# 云消息队列 Kafka 版 #
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使用EMR-Flume同步Kafka数据到HDFS
Flume是一个分布式、可靠和高效的数据汇聚系统，其source、channel和sink的结构设计，不仅实现了数据生产者与消费者的解耦，还提供了数据缓冲的功能。一个比较通用的使用场景是使用Flume将Kafka的数据按照时间分区同步至HDFS，进行实时的流式分析或离线统计。
阿里云正式推出消息队列Kafka：兼容开源，数据可靠性99.999999%
7月25日，阿里云宣布正式推出消息队列Kafka，全面融合开源生态。在兼容Apache生态的基础上，阿里云消息队列Kafka彻底解决了开源产品稳定性不足的痛点，可用性达99.9%，数据可靠性99.999999%，并且支持消息无缝迁移到云上。
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小红书如何实现高效推荐？解密背后的大数据计算平台架构
小红书作为生活分享类社区，目前有8500万用户，年同比增长为300%，大约每天有30亿条笔记在发现首页进行展示。推荐是小红书非常核心且重要的场景之一，本文主要分享在推荐业务场景中小红书的实时计算应用。
日志数据如何同步到MaxCompute
日常工作中，企业需要将通过ECS、容器、移动端、开源软件、网站服务、JS等接入的实时日志数据进行应用开发。包括对日志实时查询与分析、采集与消费、数据清洗与流计算、数据仓库对接等场景。本次分享主要介绍日志数据如何同步到MaxCompute。
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笔记整理：数据处理方式Data Processing
1.批处理Batch Processing
定义：将任务成批地提交给系统，由系统自动完成后再输出结果。
举个例子，住在UIC新小镇的人去旧小镇上课，学校没造诺亚方舟，没办法哗啦一下送过去，只能用几辆大巴，将我们一批批送过去。
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