# 云消息队列 Kafka 版 #
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解码大数据的四个V：体积、速度、种类与真实性
解码大数据的四个V：体积、速度、种类与真实性
kafka 的数据是放在磁盘上还是内存上，为什么速度会快？
Kafka的数据存储机制通过将数据同时写入磁盘和内存，确保高吞吐量与持久性。其日志文件按主题和分区组织，使用预写日志（WAL）保证数据持久性，并借助操作系统的页缓存加速读取。Kafka采用顺序I/O、零拷贝技术和批量处理优化性能，支持分区分段以实现并行处理。示例代码展示了如何使用KafkaProducer发送消息。
乐刻运动：基于 RocketMQ + MQTT 实现健身产业数字化升级
乐刻运动通过采用阿里云的云消息队列 RocketMQ 版和云消息队列 MQTT 版，不仅提升了系统的实时数据处理能力，还增强了系统的可扩展性、可靠性和性能，为业务的持续发展和流畅的用户体验，提供了坚实的技术支持，进一步推动了数字经济与健身产业的深度融合。
大数据揭秘：从数据湖到数据仓库的全面解析
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Flink 基础详解：大数据处理的强大引擎
Apache Flink 是一个分布式流批一体化的开源平台，专为大规模数据处理设计。它支持实时流处理和批处理，具有高吞吐量、低延迟特性。Flink 提供统一的编程抽象，简化大数据应用开发，并在流处理方面表现卓越，广泛应用于实时监控、金融交易分析等场景。其架构包括 JobManager、TaskManager 和 Client，支持并行度、水位线、时间语义等基础属性。Flink 还提供了丰富的算子、状态管理和容错机制，如检查点和 Savepoint，确保作业的可靠性和一致性。此外，Flink 支持 SQL 查询和 CDC 功能，实现实时数据捕获与同步，广泛应用于数据仓库和实时数据分析领域。
“日志＝数据库”？聊一聊日志背后的抽象
本文从思考日志的本质开始，一览业界对日志使用的最佳实践，然后尝试给出分布式存储场景下对日志模块的需求抽象，最后是技术探索路上个人的一点点感悟。
Druid 架构原理及核心特性详解
Druid 是一个分布式、支持实时多维OLAP分析的列式存储数据处理系统，适用于高速实时数据读取和灵活的多维数据分析。它通过Segment、Datasource等元数据概念管理数据，并依赖Zookeeper、Hadoop和Kafka等组件实现高可用性和扩展性。Druid采用列式存储、并行计算和预计算等技术优化查询性能，支持离线和实时数据分析。尽管其存储成本较高且查询语言功能有限，但在大数据实时分析领域表现出色。
StarRocks 原理详解：探索高效 OLAP 的奥秘
StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库，采用向量化、MPP架构、CBO等技术，实现多维、实时、高并发的数据分析。它支持从各类数据源高效导入数据，兼容MySQL协议，并具备水平扩展、高可用等特性，广泛应用于实时数仓、OLAP报表等场景。StarRocks 解决了传统数仓在查询性能、数据导入、扩展性和灵活性等方面的挑战，助力企业实现数据驱动的决策。其分布式架构和智能物化视图等功能显著提升了查询效率，适用于大数据生态中的各种复杂需求。
一文带你秒懂 Kafka工作原理！
Apache Kafka 是一个高吞吐量、低延迟的分布式消息系统，广泛应用于实时数据处理、日志收集和消息队列等领域。它最初由LinkedIn开发，2011年成为Apache项目。Kafka支持消息的发布与订阅，具备高效的消息持久化能力，适用于TB级数据的处理。
云原生数据仓库AnalyticDB：深度智能化的数据分析洞察
云原生数据仓库AnalyticDB（ADB）是一款深度智能化的数据分析工具，支持大规模数据处理与实时分析。其架构演进包括存算分离、弹性伸缩及性能优化，提供zero-ETL和APS等数据融合功能。ADB通过多层隔离保障负载安全，托管Spark性能提升7倍，并引入AI预测能力。案例中，易点天下借助ADB优化广告营销业务，实现了30%的任务耗时降低和20%的成本节省，展示了云原生数据库对出海企业的数字化赋能。
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