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硅谷飘来五个字,SMACK

上次我们跟大家分享了「少打一局王者荣耀就能上手Spring Cloud?!」,学到就是赚到,翘课的同学抓紧补习了。本期为大家带来全新「与硅谷大数据工程师吃着火锅唱着歌就把SMACK入门了」篇。
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来自: 云存储
使用日志服务LogHub替换Kafka
前几天有客户问到,云上有什么服务可以替换Kafka? 怀着程序员的一丝小小的骄傲回复:日志服务(原SLS)下LogHub功能可以完全替代Kafka等产品,并且在性能、易用性和稳定性上更佳。 但客户将信将疑,于是花了一天时间整理一篇文章,简单从各个角度解释下为何建议用户从自搭Kafka换成
业界主流MQ对比
根据之前的学习和沉淀,本期我们总结了几款业界主流消息中间件产品的对比报告。
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
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。
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来自: 云存储
LC3视角:Kubernetes下日志采集、存储与处理技术实践
在Kubernetes服务化、日志处理实时化以及日志集中式存储趋势下,Kubernetes日志处理上也遇到的新挑战,包括:容器动态采集、大流量性能瓶颈、日志路由管理等问题。本文介绍了“Logtail + 日志服务 + 生态”架构,介绍了:Logtail客户端在Kubernetes日志采集场景下的优势;日志服务作为基础设施一站式解决实时读写、HTAP两大日志强需求;日志服务数据的开放性以及与云产品、开源社区相结合,在实时计算、可视化、采集上为用户提供的丰富选择。
【云栖神侠传】洞悉分毫,决策千里!看阿里神侠的海量日志处理秘籍
简志,阿里云高级技术专家,专注分布式系统构建一整套数据采集、分析体系。在数据处理与日志分析领域有独到见解。兼做云栖大会Workshop出品人(面向架构师的动手实践活动)
回顾 | Kafka x Flink Meetup 与世界人工智能大会大数据 AI 专场精彩回顾(附PPT下载)
8 月最后一天,由 Apache Kafka 与 Apache Flink 联合举办的 Meetup 深圳站圆满落幕,现场站无虚席,来自 Confluent 、中国农业银行 、虎牙直播、数见科技以及阿里巴巴的五位技术专家带来了丰富精彩的分享,全场干货满满!
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