云消息队列 Kafka 版

首页 标签 云消息队列 Kafka 版
| |
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
Blink 有何特别之处?菜鸟供应链场景最佳实践
> 作者:晨笙、缘桥 菜鸟供应链业务链路长、节点多、实体多,使得技术团队在建设供应链实时数仓的过程中,面临着诸多挑战,如:如何实现实时变Key统计?如何实现实时超时统计?如何进行有效地资源优化?如何提升多实时流关联效率?如何提升实时作业的开发效率? 而 Blink 能否解决这些问题?下面一起来深入了解。 ## 背景 菜鸟从2017年4月开始探索 Blink(即 Apache
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。
| |
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。
| |
来自: 云原生
开源技术精粹:深入解析阿里消息中间件RocketMQ
不久前,阿里宣布将开源RocketMQ 捐赠给 Apache 基金会,成为 Apache 孵化项目。想深入了解RocketMQ特性?想知道捐赠背后那些鲜为人知的故事?想看看业界主流MQ的性能对比?想知道商用版和开源版如何协同?云栖社区特别专题带你一睹详情。
消息队列(MQ)重磅推出MQTT移动物联套件
近期,消息队列(MQ)推出顺序消息消息、MQTT移动物联套件、Kafka企业级消息服务。下述内容将解析消息队列(MQ)顺序消息、车联网、Kafka企业级消息服务的应用场景。
免费试用