# 云消息队列 Kafka 版 #
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构建高效的数据流处理系统
【9月更文挑战第32天】本文将带你进入数据流处理的奇妙世界，探讨如何构建一个既高效又可靠的数据处理系统。我们将通过一个简单的例子来演示如何从概念到实现，一步步打造你的数据流处理系统。无论你是初学者还是有经验的开发者，这篇文章都将为你提供有价值的见解和技巧。
常用的消息队列中间件都有什么？优缺点是什么？如何选择？
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Jafka和Kafka使用中都有遇到什么问题？如何处理？
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Maxwell：binlog 解析器，轻松同步 MySQL 数据
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19）消息队列的终极解决方案 Stream
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唤醒数据中台潜力：加速数据飞轮转动，实现数据驱动的秘籍
本文探讨了如何通过数据飞轮激活数据中台的潜力，实现数据驱动的创新。文章分析了数据中台面临的挑战，如数据孤岛和工具复杂性，并提出了建立统一数据治理架构、引入自动化数据管道和强化数据与业务融合等策略。通过实际案例和技术示例，展示了如何利用数据飞轮实现业务增长，强调了数据可视化和文化建设的重要性。旨在帮助企业充分挖掘数据价值，提升决策效率。
【数据飞轮】驱动业务增长的高效引擎 —从数据仓库到数据中台的技术进化与实战
在数据驱动时代，企业逐渐从数据仓库过渡到数据中台，并进一步发展为数据飞轮。本文详细介绍了这一演进路径，涵盖数据仓库的基础存储与查询、数据中台的集成与实时决策，以及数据飞轮的自动化增长机制。通过代码示例展示如何在实际业务中运用数据技术，实现数据的最大价值，推动业务持续优化与增长。
Kafka常用命令归纳
本文档详细介绍了Kafka 2.2及以上版本中Topic的操作命令，包括创建、查看、修改及删除Topic，以及动态调整主题参数和限速。此外，还涵盖了数据生产和消费的相关命令与性能测试方法，并对内部Topic（如`__consumer_offsets`和`__transaction_state`）的操作进行了说明。最后，提供了常见错误处理方案及Kafka推荐配置，帮助用户更好地管理和优化Kafka集群。
消费kafka不需要设置 压缩协议吗 假如生产者压缩协议是lz4
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module declares its path as: github.com/IBM/sarama but was required as: gith
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