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Apache Avro as a Built-in Data Source in Apache Spark 2.4
Apache Avro 是一种流行的数据序列化格式。它广泛用于 Apache Spark 和 Apache Hadoop 生态系统,尤其适用于基于 Kafka 的数据管道。从 Apache Spark 2.
有赞实时任务优化:Flink Checkpoint 异常解析与应用实践
本文结合 Flink 1.9 版本,重点讲述 Flink Checkpoint 原理流程以及常见原因分析,让用户能够更好的理解 Flink Checkpoint,从而开发出更健壮的实时任务。
小型互联网迁移上阿里云
本方案主要适用于中小型互联网企业,从他云迁移到阿里云的最佳实践。方案中会概述网络规划、服务器、数据库、存储数据、 Kafka和镜像数据的迁移方案描述。同时在实践环节,增加服务器和RDS的迁移操作演练和验证。
干货 | 你是不是也有多进程管理的困惑呢?
进程是执行中的程序,就类比于一出舞台剧的整个表演过程;进程动态性的实质是进程实体的执行过程;进程独立性是指每个进程都有自己的PCB;进程的并发性是内存中可以允许存在多个进程实体,并且可以同时运行一段时间。
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6月前
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一文带你从入门到实战全面掌握RocketMQ核心概念、架构部署、实践应用和高级特性
本文详细介绍了分布式消息中间件RocketMQ的核心概念、部署方式及使用方法。RocketMQ由阿里研发并开源,具有高性能、高可靠性和分布式特性,广泛应用于金融、互联网等领域。文章从环境搭建到消息类型的实战(普通消息、延迟消息、顺序消息和事务消息)进行了全面解析,并对比了三种消费者类型(PushConsumer、SimpleConsumer和PullConsumer)的特点与适用场景。最后总结了使用RocketMQ时的关键注意事项,如Topic和Tag的设计、监控告警的重要性以及性能与可靠性的平衡。通过学习本文,读者可掌握RocketMQ的使用精髓并灵活应用于实际项目中。
2024消息队列“四大天王”:Rabbit、Rocket、Kafka、Pulsar巅峰对决
本文对比了 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 和 Pulsar 四种消息队列系统,涵盖架构、性能、可用性和适用场景。RabbitMQ 以灵活路由和可靠性著称;RocketMQ 支持高可用和顺序消息;Kafka 专为高吞吐量和低延迟设计;Pulsar 提供多租户支持和高可扩展性。性能方面,吞吐量从高到低依次为
一站式元数据治理平台——Datahub入门宝典(一)
随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为新一代的元数据管理平台,Datahub在近一年的时间里发展迅猛,大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势。国内Datahub的资料非常少,大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台,但可参考的资料太少。 所以整理了这份文档供大家学习使用。本文档基于Datahub最新的0.8.20版本,整理自部分官网内容,各种博客及实践过程。
RocketMQ 工作原理图解,看这篇就够了!
本文详细解析了 RocketMQ 的核心架构、消息领域模型、关键特性和应用场景,帮助深入理解消息中间件的工作原理。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
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