云消息队列 Kafka 版

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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。
阿里云 MaxCompute 2020-11 月刊
2020年11月MaxCompute发布支持以RAM角色身份访问使用服务以及支持消息队列Kafka版通过Connector持续导入数据新功能,详情请查看本月刊内容。
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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
Kafka vs RocketMQ ——消息及时性对比
引言 在前几期的消息中间件对比中,我们为Kafka和RocketMQ设定了几个性能场景(单机系统可靠性、多Topic对性能稳定性的影响以及Topic数量对单机性能的影响),这些场景大都是以服务端的吞吐能力为对比焦点。这一期,我们将从客户端的角度出发,为大家带来Kafka和RocketMQ消息及时性
Blink 有何特别之处?菜鸟供应链场景最佳实践
> 作者:晨笙、缘桥 菜鸟供应链业务链路长、节点多、实体多,使得技术团队在建设供应链实时数仓的过程中,面临着诸多挑战,如:如何实现实时变Key统计?如何实现实时超时统计?如何进行有效地资源优化?如何提升多实时流关联效率?如何提升实时作业的开发效率? 而 Blink 能否解决这些问题?下面一起来深入了解。 ## 背景 菜鸟从2017年4月开始探索 Blink(即 Apache
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来自: 云存储
结构化大数据分析平台设计
前言  任何线上系统都离不开数据,有些数据是业务系统自身需要的,例如系统的账号,密码,页面展示的内容等。有些数据是业务系统或者用户实时产生的,例如业务系统的日志,用户浏览访问的记录,系统的购买订单,支付信息,会员的个人资料等。
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来自: 云原生
开源技术精粹:深入解析阿里消息中间件RocketMQ
不久前,阿里宣布将开源RocketMQ 捐赠给 Apache 基金会,成为 Apache 孵化项目。想深入了解RocketMQ特性?想知道捐赠背后那些鲜为人知的故事?想看看业界主流MQ的性能对比?想知道商用版和开源版如何协同?云栖社区特别专题带你一睹详情。
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