# 云消息队列 Kafka 版 #
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阿里云服务器实例规格选择参考：根据业务场景选择云服务器实例规格
在阿里云服务器的购买过程中，云服务器实例规格是很多用户最难选择的一个选项，因为阿里云有着多达几十种不同的实例规格，为此，阿里云官方在云服务器购买页面新推出了一个场景化选型推荐，用户可通过自己的上云场景结合场景化选型里面的业务场景和细分场景来选择适合自己的阿里云服务器实例规格，在很大程度上解决了新手用户在选择阿里云服务器实例规格上的困局。
RabbitMQ异步通信详解
RabbitMQ异步通信详解
兼容Trino Connector，扩展Apache Doris数据源接入能力｜Lakehouse 使用手册（四）
通过兼容 Connector 插件，Apache Doris 能够支持 Trino/Presto 可对接的所有数据源，而无需改动 Doris 的内核代码。
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
陈政羽在Apache Asia Community Over Code 2024上分享了《货拉拉在Flink CDC生产实践落地》。文章介绍了货拉拉业务背景、技术选型及其在实时数据采集中的挑战与解决方案，详细阐述了Flink CDC的技术优势及在稳定性、兼容性等方面的应用成果。通过实际案例展示了Flink CDC在提升数据采集效率、降低延迟等方面的显著成效，并展望了未来发展方向。
实时数据处理的终极武器：Databricks与Confluent联手打造数据采集与分析的全新篇章！
【9月更文挑战第3天】本文介绍如何结合Databricks与Confluent实现高效实时数据处理。Databricks基于Apache Spark提供简便的大数据处理方式，Confluent则以Kafka为核心，助力实时数据传输。文章详细阐述了利用Kafka进行数据采集，通过Delta Lake存储并导入数据，最终在Databricks上完成数据分析的全流程，展示了一套完整的实时数据处理方案。
基于 RocketMQ 的云原生 MQTT 消息引擎设计
本文将介绍阿里云如何将 Serverless 架构应用于消息队列，有效降低运营成本，同时利用云原生环境的特性，为 IoT 设备提供快速响应和灵活伸缩的通讯能力。
Kafka多线程Consumer是实现高并发数据处理的有效手段之一
【9月更文挑战第2天】Kafka多线程Consumer是实现高并发数据处理的有效手段之一
"Kafka快速上手：从环境搭建到Java Producer与Consumer实战，轻松掌握分布式流处理平台"
【9月更文挑战第2天】Apache Kafka作为分布式流处理平台的领头羊，凭借其高吞吐量、可扩展性和容错性，在大数据处理、实时日志收集及消息队列领域表现卓越。初学者需掌握Kafka基本概念与操作。Kafka的核心组件包括Producer（生产者）、Broker（服务器）和Consumer（消费者）。Producer发送消息到Topic，Broker负责存储与转发，Consumer则读取这些消息。首先确保已安装Java和Kafka，并启动服务。接着可通过命令行创建Topic，并使用提供的Java API实现Producer发送消息和Consumer读取消息的功能。
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