云消息队列 Kafka 版

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12天前
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来自: 云原生
商业版vs开源版:一图看懂云消息队列 RocketMQ 版核心优势
自建开源 RocketMQ 集群,为保证业务稳定性,往往需要按照业务请求的峰值去配置集群资源。云消息队列 RocketMQ 版 Serverless 实例通过资源快速伸缩,实现资源使用量与实际业务负载贴近,并按实际使用量计费,有效降低企业的运维压力和使用成本。
ELK 圣经:Elasticsearch、Logstash、Kibana 从入门到精通
ELK是一套强大的日志管理和分析工具,广泛应用于日志监控、故障排查、业务分析等场景。本文档将详细介绍ELK的各个组件及其配置方法,帮助读者从零开始掌握ELK的使用。
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13天前
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来自: 数据库
从 ES Kafka Mongodb Restful ... 取到 json 之后
JSON 是一种广泛使用的数据交换格式,但其计算和处理能力有限。esProc SPL 是一款强大的开源计算引擎,能够高效解析 JSON 数据,并支持复杂的过滤、分组、连接等操作。它不仅兼容多种数据源,如 RESTful、ElasticSearch、MongoDB 和 Kafka,还提供了游标对象处理大数据流,支持与 Java 应用无缝集成,实现灵活的业务逻辑处理。
关于 Kafka 高性能架构,这篇说得最全面,建议收藏!
Kafka 是一个高吞吐量、高性能的消息中间件,关于 Kafka 高性能背后的实现,是大厂面试高频问题。本篇全面详解 Kafka 高性能背后的实现。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:Kafka、RocketMQ、RabbitMQ 的优劣势比较
本文深入探讨了消息队列的核心概念、应用场景及Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较,大厂面试高频,必知必会,建议收藏。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:Kafka 工作原理 ( 详细图解 )
本文详细解析了 Kafka 的核心架构和实现原理,消息中间件是亿级互联网架构的基石,大厂面试高频,非常重要,建议收藏。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
【赵渝强老师】大数据生态圈中的组件
本文介绍了大数据体系架构中的主要组件,包括Hadoop、Spark和Flink生态圈中的数据存储、计算和分析组件。数据存储组件包括HDFS、HBase、Hive和Kafka;计算组件包括MapReduce、Spark Core、Flink DataSet、Spark Streaming和Flink DataStream;分析组件包括Hive、Spark SQL和Flink SQL。文中还提供了相关组件的详细介绍和视频讲解。
【赵渝强老师】Kafka的主题与分区
Kafka 中的消息按主题分类,生产者发送消息到特定主题,消费者订阅主题消费。主题可分多个分区,每个分区仅属一个主题。消息追加到分区时,Broker 分配唯一偏移量地址,确保消息在分区内的顺序性。Kafka 保证分区有序而非主题有序。示例中,Topic A 有 3 个分区,分区可分布于不同 Broker 上,支持负载均衡和容错。视频讲解及图示详见原文。
【赵渝强老师】Kafka分区的副本机制
在Kafka中,每个主题可有多个分区,每个分区有多个副本。其中仅有一个副本为Leader,负责对外服务,其余为Follower。当Leader所在Broker宕机时,Follower可被选为新的Leader,实现高可用。文中附有示意图及视频讲解。
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