细说数据仓库分层架构
【7月更文挑战第20天】数据仓库分层架构包括缓冲层、操作数据层、明细数据层、汇总数据层和数据集市层。
Kafka与Flink：构建高性能实时数据处理系统的实践指南
Apache Kafka 和 Apache Flink 的结合为构建高性能的实时数据处理系统提供了坚实的基础。通过合理的架构设计和参数配置，可以实现低延迟、高吞吐量的数据流处理。无论是在电商、金融、物流还是其他行业，这种组合都能为企业带来巨大的价值。
Kafka 如何避免重复消费？
在Apache Kafka中，避免消息的重复消费是确保数据准确处理的关键。本文详细介绍了七种避免重复消费的方法：使用消费者组、幂等生产者、事务性生产者与消费者、手动提交偏移量、外部存储管理偏移量、去重逻辑及幂等消息处理逻辑。每种方法均有其优缺点，可根据实际需求选择合适方案。结合消费者组、手动提交偏移量和幂等处理逻辑通常是有效策略，而对于高一致性要求，则可考虑使用事务性消息。