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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。
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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来自: 云原生
开源技术精粹:深入解析阿里消息中间件RocketMQ
不久前,阿里宣布将开源RocketMQ 捐赠给 Apache 基金会,成为 Apache 孵化项目。想深入了解RocketMQ特性?想知道捐赠背后那些鲜为人知的故事?想看看业界主流MQ的性能对比?想知道商用版和开源版如何协同?云栖社区特别专题带你一睹详情。
Apache Flink 的迁移之路,2 年处理效果提升 5 倍
在 2017 年上半年以前,TalkingData 的 App Analytics 和 Game Analytics 两个产品,流式框架使用的是自研的 td-etl-framework。该框架降低了开发流式任务的复杂度,对于不同的任务只需要实现一个 changer 链即可,并且支持水平扩展,性能尚可,曾经可以满足业务需求。
【教程】Linux下如何下载与安装Kafka ?
Kafka是java生态圈中的一员,运行在java虚拟机上,按Kafka官方说明,java环境推荐Java8;Kafka需要Zookeeper保存集群的元数据信息和消费者信息。Kafka一般会自带Zookeeper,但是从稳定性考虑,应该使用单独的Zookeeper,而且构建Zookeeper集群。
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