云消息队列 Kafka 版

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来自: 物联网
PostgreSQL "物联网"应用 - 1 实时流式数据处理案例(万亿每天)
物联网的特点是万物联网,会产生大量的数据。 例如 : 一盒药,从生产,到运输,到药店,到售卖。每流经一个节点,都会记录它的信息。 又如 : 健康手环,儿童防丢手表,一些动物迁徙研究的传感器(如中华鲟),水纹监测,电网监测,煤气管道监测,气象监测等等这些信息。 股价的实时预测。 车流实时
当下流行架构中的一些技术思考
地点:北京ArchSummit会场 人物:行业内的讲师&参会人员 ## 总体趋势 ArchSummit全球架构师峰会,在初冬的北京举行。我们一伙人奔着雾霾和技术前沿的理想追逐而去。我先聊聊这次的一个整体情况。两天行
是时候放弃 Spark Streaming, 转向 Structured Streaming 了
正如在之前的那篇文章中 Spark Streaming 设计原理 中说到 Spark 团队之后对 Spark Streaming 的维护可能越来越少,Spark 2.4 版本的 Release Note 里面果然一个 Spark Streaming 相关的 ticket 都没有。
从构建分布式秒杀系统聊聊WebSocket推送通知
前言 秒杀架构到后期,我们采用了消息队列的形式实现抢购逻辑,那么之前抛出过这样一个问题:消息队列异步处理完每个用户请求后,如何通知给相应用户秒杀成功? 场景映射 首先,我们举一个生活中比较常见的例子:我们去银行办理业务,一般会选择相关业务打印一个排号纸,然后就可以坐在小板凳上玩着手机,等待被小喇叭报号。
记录CDH5.10一个clients.NetworkClient: Bootstrap broker ip:9092 disconnected问题
1.当前环境使用的稳定版本组合a.本套环境CDH经过四次升级,当然版本为CDH-5.10.0-1.cdh5.10.0.p0.41b.KAFKA版本为KAFKA-2.
一文看懂 K8s 日志系统设计和实践
上一篇中我们介绍了为什么需要一个日志系统、为什么云原生下的日志系统如此重要以及云原生下日志系统的建设难点,相信DevOps、SRE、运维等同学看了是深有体会的。本篇文章单刀直入,会直接跟大家分享一下如何在云原生的场景下搭建一个灵活、功能强大、可靠、可扩容的日志系统。
欢迎访问我的独立博客 tracefact.net
欢迎访问我的独立博客 tracefact.net 长期以来,我都同时维护着两个博客,博客园和 tracefact.net,感觉有点分散精力,所以博客园以后不再每篇文章都同步更新了,只挑选一些个人认为最好的文章。
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