云消息队列 Kafka 版

首页 标签 云消息队列 Kafka 版
流计算需要框架吗?SPL 可能是更好的选择
流数据源的动态无界特性使得传统数据库技术难以直接处理,而Heron、Samza、Storm、Spark、Flink等计算框架在流计算领域取得了先发优势。然而,这些框架往往侧重于访问能力,计算能力不足,尤其在高级计算如流批混算、复杂计算和高性能计算方面表现欠佳。esProc SPL作为基于JVM的轻量级开源计算类库,专注于提升流计算的计算能力,支持丰富的流数据访问、灵活的集成接口和高效的内外存存储格式,具备强大的高级计算功能,能够简化业务逻辑开发并适应多样的应用场景。SPL通过专业的计算语言和结构化数据处理能力,为流计算提供了更优的解决方案。
|
11月前
| |
来自: 云原生
云消息队列 Kafka 版 V3 系列荣获信通院“云原生技术创新标杆案例”
2024 年 12 月 24 日,由中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)主办的“2025 中国信通院深度观察报告会:算力互联网分论坛”,在北京隆重召开。本次论坛以“算力互联网 新质生产力”为主题,全面展示中国信通院在算力互联网产业领域的研究、实践与业界共识,与产业先行者共同探索算力互联网产业未来发展的方向。会议公布了“2024 年度云原生与应用现代化标杆案例”评选结果,“云消息队列 Kafka 版 V3 系列”荣获“云原生技术创新标杆案例”。
招行面试:RocketMQ、Kafka、RabbitMQ,如何选型?
45岁资深架构师尼恩针对一线互联网企业面试题,特别是招商银行的高阶Java后端面试题,进行了系统化梳理。本文重点讲解如何根据应用场景选择合适的消息中间件(如RabbitMQ、RocketMQ和Kafka),并对比三者的性能、功能、可靠性和运维复杂度,帮助求职者在面试中充分展示技术实力,实现“offer直提”。此外,尼恩还提供了《尼恩Java面试宝典PDF》等资源,助力求职者提升架构、设计、开发水平,应对高并发、分布式系统的挑战。更多内容及技术圣经系列PDF,请关注【技术自由圈】获取。
|
11月前
| |
来自: 云原生
恭喜 Apache RocketMQ、Apache Seata 荣获 2024 开源创新榜单“年度开源项目”
近日,以“新纪天工、开物焕彩——致敬开源的力量”为活动主题的“重大科技成就发布会(首场)”在国家科技传播中心成功举办,并隆重揭晓了 2024 开源创新榜单,旨在致敬中国开源力量,传播推广开源科技成就,营造中国开源创新生态。2024 年开源创新榜单由中国科协科学技术传播中心、中国计算机学会、中国通信学会、中国科学院软件研究所共同主办,中国开发者社区承办,以王怀民院士为首组建评审委员会,进行研讨评审,面向中国开源行业领域,遴选具有创新性、贡献度和影响力的开源项目、社区、应用场景与开源事件。在评审出的 10 个年度开源项目中,Apache RocketMQ、Apache Seata 成功入选。
|
11月前
|
【Azure Event Hub】Kafka消息发送失败(Timeout Exception)
Azure closes inbound Transmission Control Protocol (TCP) idle > 240,000 ms, which can result in sending on dead connections (shown as expired batches because of send timeout).
Hologres+Paimon构建一体化实时湖仓
Hologres 3.0全新升级,面向未来的一体化实时湖仓。它支持多种Table Format,提供湖仓存储、多模式计算、分析服务和Data+AI一体的能力。Hologres与Paimon结合,实现统一元数据管理、极速查询性能、增量消费及ETL功能。Dynamic Table支持流式、增量和全量三种刷新模式,满足不同业务需求,实现一份数据、一份SQL、一份计算的多模式刷新。该架构适用于高时效性要求的场景,也可用于成本敏感的数据共享场景。
Paimon助力数据湖仓架构实时化升级
本次分享由阿里云高级技术专家李劲松介绍Paimon助力数据湖仓架构实时化升级。内容涵盖四个部分:1) 数据架构的存储演进,介绍Data LakeHouse结合的优势;2) Paimon实时数据湖,强调其批流一体和高效处理能力;3) 数据湖的实时流式处理,展示Paimon在时效性提升上的应用;4) 数据湖非结构化处理,介绍Paimon对非结构化数据的支持及AI集成。Paimon通过优化存储格式和引入LSM技术,实现了更高效的实时数据处理和查询性能,广泛应用于阿里巴巴内部及各大公司,未来将进一步支持AI相关功能。
Paimon 1.0: Unified Lake Format for Data + AI
本文整理自阿里云智能开源湖存储负责人李劲松在Flink Forward Asia 2024上海站主论坛的演讲。Apache Paimon于今年3月成为顶级项目,计划发布1.0版本,目标是Unified Lake Format for Data + AI,解决数据处理与AI应用中的关键问题。Paimon结合Flink打造Streaming Lakehouse解决方案,已在阿里巴巴集团及多个行业中广泛应用。来自淘天、抖音和vivo的嘉宾分享了基于Paimon + Flink技术栈的数据湖实时处理与分析实践案例。内容涵盖大数据从业者面临的痛点、Paimon的发展历程及大厂的应用经验。
|
12月前
| |
来自: 云原生
道旅科技借助云消息队列 Kafka 版加速旅游大数据创新发展
阿里云云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列凭借其卓越的弹性能力,为道旅科技提供了灵活高效的数据流处理解决方案。无论是应对突发流量还是规划长期资源需求,该方案均能帮助企业实现资源动态调整和成本优化,同时保障业务的高可用性和连续性。
探索Flink动态CEP:杭州银行的实战案例
本文由杭州银行大数据工程师唐占峰、欧阳武林撰写,介绍Flink动态CEP的定义、应用场景、技术实现及使用方式。Flink动态CEP是基于Flink的复杂事件处理库,支持在不重启服务的情况下动态更新规则,适应快速变化的业务需求。文章详细阐述了其在反洗钱、反欺诈和实时营销等金融领域的应用,并展示了某金融机构的实际应用案例。通过动态CEP,用户可以实时调整规则,提高系统的灵活性和响应速度,降低维护成本。文中还提供了具体的代码示例和技术细节,帮助读者理解和使用Flink动态CEP。
免费试用