# 云消息队列 Kafka 版 #
0
关注
10035内容
Paimon助力数据湖仓架构实时化升级
本次分享由阿里云高级技术专家李劲松介绍Paimon助力数据湖仓架构实时化升级。内容涵盖四个部分：1) 数据架构的存储演进，介绍Data LakeHouse结合的优势；2) Paimon实时数据湖，强调其批流一体和高效处理能力；3) 数据湖的实时流式处理，展示Paimon在时效性提升上的应用；4) 数据湖非结构化处理，介绍Paimon对非结构化数据的支持及AI集成。Paimon通过优化存储格式和引入LSM技术，实现了更高效的实时数据处理和查询性能，广泛应用于阿里巴巴内部及各大公司，未来将进一步支持AI相关功能。
Paimon 1.0: Unified Lake Format for Data + AI
本文整理自阿里云智能开源湖存储负责人李劲松在Flink Forward Asia 2024上海站主论坛的演讲。Apache Paimon于今年3月成为顶级项目，计划发布1.0版本，目标是Unified Lake Format for Data + AI，解决数据处理与AI应用中的关键问题。Paimon结合Flink打造Streaming Lakehouse解决方案，已在阿里巴巴集团及多个行业中广泛应用。来自淘天、抖音和vivo的嘉宾分享了基于Paimon + Flink技术栈的数据湖实时处理与分析实践案例。内容涵盖大数据从业者面临的痛点、Paimon的发展历程及大厂的应用经验。
道旅科技借助云消息队列 Kafka 版加速旅游大数据创新发展
阿里云云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列凭借其卓越的弹性能力，为道旅科技提供了灵活高效的数据流处理解决方案。无论是应对突发流量还是规划长期资源需求，该方案均能帮助企业实现资源动态调整和成本优化，同时保障业务的高可用性和连续性。
探索Flink动态CEP：杭州银行的实战案例
本文由杭州银行大数据工程师唐占峰、欧阳武林撰写，介绍Flink动态CEP的定义、应用场景、技术实现及使用方式。Flink动态CEP是基于Flink的复杂事件处理库，支持在不重启服务的情况下动态更新规则，适应快速变化的业务需求。文章详细阐述了其在反洗钱、反欺诈和实时营销等金融领域的应用，并展示了某金融机构的实际应用案例。通过动态CEP，用户可以实时调整规则，提高系统的灵活性和响应速度，降低维护成本。文中还提供了具体的代码示例和技术细节，帮助读者理解和使用Flink动态CEP。
【手把手教你Linux环境下快速搭建Kafka集群】内含脚本分发教程，实现一键部署多个Kafka节点
本文介绍了Kafka集群的搭建过程，涵盖从虚拟机安装到集群测试的详细步骤。首先规划了集群架构，包括三台Kafka Broker节点，并说明了分布式环境下的服务进程配置。接着，通过VMware导入模板机并克隆出三台虚拟机（kafka-broker1、kafka-broker2、kafka-broker3），分别设置IP地址和主机名。随后，依次安装JDK、ZooKeeper和Kafka，并配置相应的环境变量与启动脚本，确保各组件能正常运行。最后，通过编写启停脚本简化集群的操作流程，并对集群进行测试，验证其功能完整性。整个过程强调了自动化脚本的应用，提高了部署效率。
说说MQ在你项目中的应用(一)
本文总结了消息队列（MQ）在项目中的应用，主要围绕异步处理、系统解耦和流量削峰三大功能展开。通过分析短信通知和业务日志两个典型场景，介绍了MQ的实现方式及其优势。短信通知中，MQ用于异步发送短信并处理状态更新；业务日志中，Kafka作为高吞吐量的消息系统，负责收集和传输系统及用户行为日志，确保数据的可靠性和高效处理。MQ不仅提高了系统的灵活性和响应速度，还提供了重试机制和状态追踪等功能，保障了业务的稳定运行。
说说MQ在你项目中的应用(二)商品支付
本文总结了消息队列（MQ）在支付订单业务中的应用，重点分析了RabbitMQ的优势。通过异步处理、系统解耦和流量削峰等功能，RabbitMQ确保了支付流程的高效与稳定。具体场景包括用户下单、支付请求、商品生产和物流配送等环节。相比Kafka，RabbitMQ在低吞吐量、高实时性需求下表现更优，提供了更低延迟和更高的可靠性。
MQ四兄弟：如何保证消息可靠性
本文介绍了RabbitMQ、RocketMQ、Kafka和Pulsar四种消息中间件的可靠性机制。这些中间件通过以下几种方式确保消息的可靠传输：1. 消息持久化，确保消息在重启后不会丢失；2. 确认机制，保证消息从生产者到消费者都被成功处理；3. 重试机制，处理失败后的重试；4. 死信队列，处理无法消费的消息。每种中间件的具体实现略有不同，但核心思想相似，都是从生产者、中间件本身和消费者三个角度来保障消息的可靠性。
解读BASE理论：高可用性与性能的完美平衡
BASE理论是一种处理大规模分布式系统中数据一致性问题的思路，主要由基本可用、软状态和最终一致性三部分组成。基本可用强调系统在故障时仍能提供部分服务；软状态允许系统中的状态在一定时间内不一致；最终一致性保证所有数据副本最终会达到一致。这些特性使BASE理论适用于高可用性和性能要求较高的系统。
MQ四兄弟：如何保证消息顺序性
在分布式系统中，消息队列（MQ）是确保组件间高效通信的关键。RabbitMQ、RocketMQ、Kafka和Pulsar通过不同机制保证消息顺序性：RabbitMQ依赖单一队列和消费者模式；RocketMQ使用MessageQueueSelector；Kafka基于Partition和Key；Pulsar通过分区主题和键路由。这些系统的核心思想是将相同特征的消息发送到同一队列或分区，并按先进先出原则消费，从而确保消息顺序性。
免费试用