# 云消息队列 Kafka 版 #
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Netflix：如何打造开放协作的实时 ETL 平台？
本文由 Netflix 高级软件工程师徐振中分享，内容包含有趣的案例、分布式系统基础方面的各种挑战以及解决方案，此外还讨论了其在开发运维过程中的收获，对开放式自助式实时数据平台的一些新愿景，以及对 Realtime ETL 基础平台的一些新思考。
分布式消息中间件中的一些概念(接上一篇的《什么是分布式消息中间件？》)
接上一篇的《什么是分布式消息中间件？》，这一篇来介绍一下消息中间件相关的一些概念和专业术语。
Topic
主题，从逻辑上讲一个Topic就是一个Queue，即一个队列；从存储上讲，一个Topic存储了一类相同的消息，是一类消息的集合。
还没使用过消息队列？这一份书单值得你好好看看！
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20【在线日志分析】之记录一次Spark Streaming+Spark SQL的数据倾斜
1.现象 三台机器都有产生executor，每台都会产生tasks，但是其中只有一台的task有input数据，其他机器的tasks都没有数据。 2.猜想 2.1是不是数据倾斜? 是 2.2是数据量过大，group by时，导致key分布不均? 比如key1 有98万，key2有2万,那么shuffle时，肯定数据倾斜。
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Kafka - SQL 代码实现
1.概述
上次给大家分享了关于 Kafka SQL 的实现思路，这次给大家分享如何实现 Kafka SQL。要实现 Kafka SQL，在上一篇《Kafka - SQL 引擎分享》中分享了其实现的思路，核心包含数据源的加载，以及 SQL 树的映射。
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Filebeat收集日志的那些事儿
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【编者的话】最近因为云原生日志收集的需要，我们打算使用Filebeat作为容器日志收集工具，并对其进行二次开发，因此笔者将谈谈Filebeat收集日志的那些事儿。
Flink kafka source & sink 源码解析
本文基于 Flink 1.9.0 和 Kafka 2.3 版本，对 Flink Kafka source 和 sink 端的源码进行解析，主要分为 Flink-kafka-source 源码解析、Flink-kafka-sink 源码解析两部分。
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