# 云消息队列 Kafka 版 #
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Kafka集群如何配置高可用性
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在Kafka中，如何进行主题的分区和复制？
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Ubuntu系统上安装Apache Kafka
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AnalyticDB与大数据生态集成：Spark & Flink
【10月更文挑战第25天】在大数据时代，实时数据处理和分析变得越来越重要。AnalyticDB（ADB）是阿里云推出的一款完全托管的实时数据仓库服务，支持PB级数据的实时分析。为了充分发挥AnalyticDB的潜力，将其与大数据处理工具如Apache Spark和Apache Flink集成是非常必要的。本文将从我个人的角度出发，分享如何将AnalyticDB与Spark和Flink集成，构建端到端的大数据处理流水线，实现数据的实时分析和处理。
Apache Kafka 成为处理实时数据流的关键组件。Kafka Manager 提供了一个简洁的 Web 界面
随着大数据技术的发展，Apache Kafka 成为处理实时数据流的关键组件。Kafka Manager 提供了一个简洁的 Web 界面，方便管理和监控 Kafka 集群。本文详细介绍了 Kafka Manager 的部署步骤和基本使用方法，包括配置文件的修改、启动命令、API 示例代码等，帮助你快速上手并有效管理 Kafka 集群。
巴别时代使用 Apache Paimon 构建 Streaming Lakehouse 的实践
随着数据湖技术的发展，企业纷纷探索其优化潜力。本文分享了巴别时代使用 Apache Paimon 构建 Streaming Lakehouse 的实践。Paimon 支持流式和批处理，提供高性能、统一的数据访问和流批一体的优势。通过示例代码和实践经验，展示了如何高效处理实时数据，解决了数据一致性和故障恢复等挑战。
ActiveMQ、RocketMQ、RabbitMQ、Kafka 的区别
【10月更文挑战第24天】ActiveMQ、RocketMQ、RabbitMQ 和 Kafka 都有各自的特点和优势，在不同的应用场景中发挥着重要作用。在选择消息队列时，需要根据具体的需求、性能要求、扩展性要求等因素进行综合考虑，选择最适合的消息队列技术。同时，随着技术的不断发展和演进，这些消息队列也在不断地更新和完善，以适应不断变化的应用需求。
Apache Kafka安全加固指南：保护你的消息传递系统
【10月更文挑战第24天】在现代企业环境中，数据的安全性和隐私保护至关重要。Apache Kafka作为一款广泛使用的分布式流处理平台，其安全性直接影响着业务的稳定性和用户数据的安全。作为一名资深的Kafka使用者，我深知加强Kafka安全性的重要性。本文将从个人角度出发，分享我在实践中积累的经验，帮助读者了解如何有效地保护Kafka消息传递系统的安全性。
Apache Kafka流处理实战：构建实时数据分析应用
【10月更文挑战第24天】在当今这个数据爆炸的时代，能够快速准确地处理实时数据变得尤为重要。无论是金融交易监控、网络行为分析还是物联网设备的数据收集，实时数据处理技术都是不可或缺的一部分。Apache Kafka作为一款高性能的消息队列系统，不仅支持传统的消息传递模式，还提供了强大的流处理能力，能够帮助开发者构建高效、可扩展的实时数据分析应用。
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