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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。
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来自: 物联网
PostgreSQL "物联网"应用 - 1 实时流式数据处理案例(万亿每天)
物联网的特点是万物联网,会产生大量的数据。 例如 : 一盒药,从生产,到运输,到药店,到售卖。每流经一个节点,都会记录它的信息。 又如 : 健康手环,儿童防丢手表,一些动物迁徙研究的传感器(如中华鲟),水纹监测,电网监测,煤气管道监测,气象监测等等这些信息。 股价的实时预测。 车流实时
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: 云原生
当设计消息队列时我们关心什么
在开发中应用过ActiveMQ,kafka等mq,不过对消息队列背后的实现原理关注不多,其实了解消息队列背后的实现特别重要,比如对一致性等实现的关注,可以帮助我们在开发中避免踩坑,规避问题的出现。这篇文章简单探讨下当设计和实现一个消息队列时,我们需要关心哪些地方。
Apache Flink 漫谈系列(15) - DataStream Connectors之Kafka
聊什么 为了满足本系列读者的需求,在完成《Apache Flink 漫谈系列(14) - DataStream Connectors》之前,我先介绍一下Kafka在Apache Flink中的使用。所以本篇以一个简单的示例,向大家介绍在Apache Flink中如何使用Kafka。
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