# 云消息队列 Kafka 版 #
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深入理解 Kafka 集群管理与最佳实践
构建和管理一个稳定、高性能的Kafka集群对于实现可靠的消息传递至关重要。本文将深入研究Kafka集群的各个方面，包括集群搭建、节点配置、分区与副本管理、安全性与监控，为读者提供全面的指导和实例代码。
使用成本降低50%！阿里云消息队列ApsaraMQ全系Serverless化
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实时计算 Flink版操作报错合集之写入 Kafka 报错 "Failed to send data to Kafka: Failed to allocate memory within the configured max blocking time 60000 ms"，该怎么解决
在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
如何搭建springboot脚手架
本文讲述了项目初始化时常见的环境搭建问题，包括IDE的下载和选择，以及版本管理的复杂性。作者分享了在使用不同版本的SpringBoot和SpringCloud时遇到的版本兼容性问题，强调了版本管理的重要性。文章还提到了Maven在解决依赖关系中的作用，以及介绍了SpringBoot的自动配置功能。此外，文章提供了全局异常处理、日志处理、跨域类和响应体的代码示例，并推荐了一些常用的开发工具，如内存版中间件和Java工具库。最后，作者提到在实际工作中，与他人协作时的环境一致性问题也可能带来困扰。
实时数仓Hologres OLAP场景核心能力介绍
Hologres提供统一、实时、弹性、易用的一站式实时数仓引擎，解决复杂OLAP难题。
关于Lindorm Ganos
Lindorm 是阿里云推出的云原生超融合多模数据库，集成了宽表、时序、搜索、文件等多种引擎。深度融合的 Lindorm Ganos 时空数据库引擎，能够高效处理海量移动对象的存储、管理和查询需求，弥补了 NoSQL 数据库在时空数据处理上的不足。Ganos 具备原生时空数据类型、多层级索引能力和广适应兼容性，支持标准 SQL 语法，显著提升了计算效率和查询性能。相较传统方案，Ganos 在多种场景下性能提升 3-5 倍，并大幅降低存储计算成本。
Kafka 如何避免重复消费？
在Apache Kafka中，避免消息的重复消费是确保数据准确处理的关键。本文详细介绍了七种避免重复消费的方法：使用消费者组、幂等生产者、事务性生产者与消费者、手动提交偏移量、外部存储管理偏移量、去重逻辑及幂等消息处理逻辑。每种方法均有其优缺点，可根据实际需求选择合适方案。结合消费者组、手动提交偏移量和幂等处理逻辑通常是有效策略，而对于高一致性要求，则可考虑使用事务性消息。
百亿级存储架构： ElasticSearch+HBase 海量存储架构与实现
本文介绍了百亿级数据存储架构的设计与实现，重点探讨了ElasticSearch和HBase的结合使用。通过ElasticSearch实现快速检索，HBase实现海量数据存储，解决了大规模数据的高效存储与查询问题。文章详细讲解了数据统一接入、元数据管理、数据一致性及平台监控等关键模块的设计思路和技术细节，帮助读者理解和掌握构建高性能数据存储系统的方法。
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