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来自: 数据库
ClickHouse表引擎到底怎么选
表引擎在ClickHouse中的作用十分关键,直接决定了数据如何存储和读取、是否支持并发读写、是否支持index、支持的query种类、是否支持主备复制等。
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: 云存储
Fluentd/FluentBit K8s日志采集方案介绍
Fluent Bit 是一个开源的多平台日志采集器,旨在打造日志采集处理和分发的通用利器。2014 年,Fluentd 团队预测对于嵌入式 Linux 和 Gateways 等受约束的环境,需要更轻量级的日志处理器,于是便开发了Fluent Bit,并把该项目建设成为Fluentd 生态系统的一部分。
消息队列 MQ 性能大揭秘
本文对比了RabbitMQ、RocketMQ、Kafka和Pulsar四款消息队列的性能。RabbitMQ的吞吐量为万级,延迟在低吞吐量时可低至微秒级;高吞吐量下延迟显著上升。RocketMQ官方宣称支持万亿级吞吐量,实际测试中可达百万级TPS,延迟为毫秒级。Kafka和Pulsar的吞吐量均为百万级,Kafka延迟低至2ms,Pulsar延迟约10ms。总体来看,Kafka在高吞吐量下表现最优,而RabbitMQ适合对速度与可靠性要求高的低吞吐量场景。
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