# 云消息队列 Kafka 版 #
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使用 Kafka + Spark Streaming + Cassandra 构建数据实时处理引擎
Apache Kafka 是一个可扩展，高性能，低延迟的平台，允许我们像消息系统一样读取和写入数据。我们可以很容易地在 Java 中使用 Kafka。
Spark Streaming 是 Apache Spark 的一部分，是一个可扩展、高吞吐、容错的实时流处理引擎。
Lambda plus: 云上大数据解决方案
本文会简述大数据分析场景需要解决的技术挑战，讨论目前主流大数据架构模式及其发展。最后我们将介绍如何结合云上存储、计算组件，实现更优的通用大数据架构模式，以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。
大数据处理的挑战
现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统，例如金融行业需要使用大数据系统结合VaR(value at risk)或者机器学习方案进行信贷风控，零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策，各种IOT场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。
在 Cloudera Data Flow 上运行你的第一个 Flink 例子
本文主要是介绍如何在 CDH6.3 中安装 Flink 1.9 以及运行你的第一个 Flink 例子。
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Java Spring Boot 2.1.3 实战Kafka配置文件server.properties参数解析
Java Spring Boot 2.1.3 实战Kafka配置文件 server.properties 参数解析。kafka参数日志清理、垃圾回收、连接池、线程模型都是非常重要的并发因素。
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kafka的使用与负载均衡（Windows环境）
kafka的介绍
Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。它可以像消息系统一样读写数据流，并且可以在实时业务的场景中写可靠的流处理应用，并且能安全地存储数据流到分布式、多副本、容错的集群中。
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