# 云消息队列 Kafka 版 #
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硅谷飘来五个字，SMACK
上次我们跟大家分享了「少打一局王者荣耀就能上手Spring Cloud？！」，学到就是赚到，翘课的同学抓紧补习了。本期为大家带来全新「与硅谷大数据工程师吃着火锅唱着歌就把SMACK入门了」篇。
业界主流MQ对比
根据之前的学习和沉淀，本期我们总结了几款业界主流消息中间件产品的对比报告。
Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 消息中间件的对比 | 消息发送性能篇
消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问，我们消息队列测试小组对常见的三类消息产品(Kafka、RabbitMQ、RocketMQ)做了性能比较。
基于 Tablestore 的大数据分析 Lambda 架构 - 云原生、弹性、流批一体
背景
Tablestore 启发自 Google 的 Bigtable 论文，从2009年开始，在阿里云的飞天团队内，开始萌发。经过10年的锤炼，如今在集团内，云上积累了各式各样的客户和场景。
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MongoShake——基于MongoDB的跨数据中心的数据复制平台
MongoShake是基于MongoDB的通用型平台服务，作为数据连通的桥梁，打通各个闭环节点的通道。通过MongoShake的订阅消费，可以灵活对接以适应不同场景，例如日志订阅、数据中心同步、监控审计等。其中，集群数据同步作为核心应用场景，能够灵活实现灾备和多活的业务场景。
OPPO数据中台之基石：基于Flink SQL构建实数据仓库
本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议，分享嘉宾张俊，目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人，也是 Apache Flink contributor。
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你的分布式应用真的需要那么多同步调用么？
在5月17日举办的2016云栖大会·武汉峰会上阿里中间件产品专家马雷（阿仁）就阿里中间件MQ做了精彩的演讲，告诉大家：阿里中间件团队的目标是让消息“传”无边界。本文也就为什么使用消息中间件，消息中间件的核心场景进行了分享。相信阿仁的分享会让大家对分布式应用的异步调用有更加深刻的了解。精彩不要错过！
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。
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