# 云消息队列 Kafka 版 #
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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
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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
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。
Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统：实时统计网站PV、UV展示
1.大数据处理的常用方法
大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下：
在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。
Kafka、RabbitMQ、RocketMQ发送小消息性能对比
引言
分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。那么,消息中间件性能究竟哪家强?
带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka、
消息队列（MQ）重磅推出MQTT移动物联套件
近期，消息队列（MQ）推出顺序消息消息、MQTT移动物联套件、Kafka企业级消息服务。下述内容将解析消息队列（MQ）顺序消息、车联网、Kafka企业级消息服务的应用场景。
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日志收集之kafka篇
日志收集
日志收集包括服务器日志收集和埋码日志收集两种。
服务器日志主要是nginx、tomcat等产生的访问和业务日志。
埋码收集主要是某些服务器无法收集，需要在前端进行收集的数据。
收集流程
日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解
Knative 实战：基于阿里云 Kafka 实现消息推送
在 Knative 中已经提供了对 Kafka 事件源的支持，那么如何在阿里云上基于 Kafka 实现消息推送，本文给大家解锁这一新的姿势。
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