# 云消息队列 Kafka 版 #
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OPPO 实时数仓揭秘：从顶层设计实现离线与实时的平滑迁移
单日总数据处理量超 10 万亿，峰值大概超过每秒 3 亿，OPPO 大数据平台研发负责人张俊揭秘 OPPO 基于 Apache Flink 构建实时数仓的实践，内容分为以下四个方面：建设背景、顶层设计、落地实践、未来展望。
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00【在线日志分析】之项目概述和GitHub项目地址
1.前期基本架构图2.最终基本架构图
3.版本 Flume: 1.7 Hadoop: 2.7.3 Scala: 2.11 Kafka: 0.10.
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kafka简单安装部署
一、安装、配置
１．下载
kafka是由linkedin开源的，但是已经托管在了apache，所以需要从apache下载，http://kafka.apache.org/downloads.html。
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CentOS 7部署Kafka和Kafka集群
CentOS 7部署Kafka和Kafka集群
注意事项
需要启动多个shell脚本交互客户端进行验证，运行中的客户端不要停止。
准备工作：
安装java并设置java环境变量，在`/etc/profile`中加入
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.
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kafka主题offset各种需求修改方法
简要：开发中，常常因为需要我们要认为修改消费者实例对kafka某个主题消费的偏移量。具体如何修改？为什么可行？其实很容易，有时候只要我们换一种方式思考，如果我自己实现kafka消费者，我该如何让我们的消费者代码如何控制对某一个主题消费，以及我们该如何实现不同消费者组可以消费同一个主题的同一条消息，一个消费组下不同消费者消费同一个主题的不同消息。
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设计一个百万级的消息推送系统
原文:设计一个百万级的消息推送系统
前言
首先迟到的祝大家中秋快乐。
最近一周多没有更新了。其实我一直想憋一个大招，分享一些大家感兴趣的干货。
鉴于最近我个人的工作内容，于是利用这三天小长假憋了一个出来（其实是玩了两天）。
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