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    <title>Streaming on Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</title>
    <link>https://wiliamrosa.github.io/tags/streaming/</link>
    <description>Recent content in Streaming on Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</description>
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      <title>Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</title>
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    <lastBuildDate>Sun, 13 Sep 2026 11:00:00 -0300</lastBuildDate>
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      <title>Lakeflow Jobs ganhou trigger contínuo pra job de streaming parar de depender de gambiarra de CRON</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/lakeflow-jobs-continuous-trigger-streaming/</link>
      <pubDate>Sun, 13 Sep 2026 11:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/lakeflow-jobs-continuous-trigger-streaming/</guid>
      <description>O trigger continuous transforma um Lakeflow Job em serviço always-on que reinicia sozinho assim que termina ou falha, delegando pra Databricks a responsabilidade de manter o job rodando sem interrupção, em vez de forçar CRON ou trigger orientado a evento a fazer papel de scheduler contínuo.</description>
    </item>
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      <title>Zerobus Ingest ganhou protocolo binário Arrow Flight como terceiro formato de envio</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/zerobus-ingest-arrow-flight-ga/</link>
      <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 10:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/zerobus-ingest-arrow-flight-ga/</guid>
      <description>Apache Arrow Flight chegou como formato de envio pro Zerobus Ingest do Lakeflow Connect, ao lado de JSON e protobuf, carregando RecordBatch colunar direto pela mesma conexão gRPC, com SDK em Python e Rust e opção de compressão ZSTD ou LZ4.</description>
    </item>
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      <title>Detectar dado corrompido em menos de 1 milissegundo: o que muda quando o Spark para de esperar o próximo micro-batch</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/articles/spark-real-time-mode-deteccao-anomalias-blockchain/</link>
      <pubDate>Tue, 14 Jul 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/articles/spark-real-time-mode-deteccao-anomalias-blockchain/</guid>
      <description>O Apache Spark Real-Time Mode processa evento por evento em vez de esperar o próximo micro-batch fechar, e um experimento publicado pela Databricks usando transações da blockchain Ethereum mostrou latência p99 abaixo de 1 milissegundo classificando dado como válido ou suspeito em tempo real.</description>
    </item>
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      <title>1 petabyte em menos de 24 horas: o que acontece quando você tira a partição fixa do meio do caminho</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/articles/zerobus-ingest-particionamento-dinamico-petabyte/</link>
      <pubDate>Fri, 12 Jun 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/articles/zerobus-ingest-particionamento-dinamico-petabyte/</guid>
      <description>A Databricks publicou um teste de carga do Zerobus Ingest usando o dataset NASA NEOWISE, sustentando 12 milhões de linhas por segundo e ingerindo mais de 1 trilhão de registros em 24 horas. O truque estrutural é deslocar a garantia de ordenação da partição fixa para a conexão de stream, permitindo autoscaling real de pods sem repensar o esquema de particionamento.</description>
    </item>
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      <title>Sessionizar milhões de jogadores sem reprocessar nada: o que muda com timer nativo no Structured Streaming</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/articles/real-time-mode-sessionizacao-gaming-transformwithstate/</link>
      <pubDate>Thu, 04 Jun 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/articles/real-time-mode-sessionizacao-gaming-transformwithstate/</guid>
      <description>Uma plataforma de gaming usou o Apache Spark Real-Time Mode com transformWithState pra sessionizar 4 milhões de sessões simultâneas com latência p99 de 432 milissegundos, cerca de 20x mais rápido que o mesmo pipeline em micro-batch. O ganho central vem de timers nativos que produzem saída mesmo sem novo evento chegar.</description>
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