云消息队列 Kafka 版

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来自: 云存储
使用日志服务LogHub替换Kafka
前几天有客户问到,云上有什么服务可以替换Kafka? 怀着程序员的一丝小小的骄傲回复:日志服务(原SLS)下LogHub功能可以完全替代Kafka等产品,并且在性能、易用性和稳定性上更佳。 但客户将信将疑,于是花了一天时间整理一篇文章,简单从各个角度解释下为何建议用户从自搭Kafka换成
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来自: 云存储
《Kafka Stream》调研:一种轻量级流计算模式
流计算,已经有Storm、Spark,Samza,包括最近新起的Flink,Kafka为什么再自己做一套流计算呢?Kafka Stream 与这些框架比有什么优势?Samza、Consumer Group已经包装了Kafka轻量级的消费功能,难道不够吗? 花了一些时间阅读[docs](http
业界主流MQ对比
根据之前的学习和沉淀,本期我们总结了几款业界主流消息中间件产品的对比报告。
MongoShake——基于MongoDB的跨数据中心的数据复制平台
MongoShake是基于MongoDB的通用型平台服务,作为数据连通的桥梁,打通各个闭环节点的通道。通过MongoShake的订阅消费,可以灵活对接以适应不同场景,例如日志订阅、数据中心同步、监控审计等。其中,集群数据同步作为核心应用场景,能够灵活实现灾备和多活的业务场景。
Kafka vs RocketMQ ——消息及时性对比
引言 在前几期的消息中间件对比中,我们为Kafka和RocketMQ设定了几个性能场景(单机系统可靠性、多Topic对性能稳定性的影响以及Topic数量对单机性能的影响),这些场景大都是以服务端的吞吐能力为对比焦点。这一期,我们将从客户端的角度出发,为大家带来Kafka和RocketMQ消息及时性
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来自: 云存储
结构化大数据分析平台设计
前言  任何线上系统都离不开数据,有些数据是业务系统自身需要的,例如系统的账号,密码,页面展示的内容等。有些数据是业务系统或者用户实时产生的,例如业务系统的日志,用户浏览访问的记录,系统的购买订单,支付信息,会员的个人资料等。
Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统:实时统计网站PV、UV展示
1.大数据处理的常用方法 大数据处理目前比较流行的是两种方法,一种是离线处理,一种是在线处理,基本处理架构如下: 在互联网应用中,不管是哪一种处理方式,其基本的数据来源都是日志数据,例如对于web应用来说,则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。
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