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Flink在实时在实时计算平台和实时数仓中的企业级应用小结
flink
kafka
hive
rabbitmq
实时数仓
在过去的这几年时间里，以 Storm、Spark、Flink 为代表的实时计算技术接踵而至。2019 年阿里巴巴内部 Flink 正式开源。整个实时计算领域风起云涌，一些普通的开发者因为业务需要或者个人兴趣开始接触Flink。
王知无-import_bigdata
2021-04-21
1.4K
0
浅谈RabbitMQ的基石—高级消息队列协议（AMQP）
rabbitmq
kafka
消息队列 CMQ 版
大数据
自从去年做了不少流式系统（Flink也好，Spark Streaming也好）对接RabbitMQ的实时作业。之前一直都在Kafka的领域里摸爬滚打，对RabbitMQ只是有浅薄的了解而已。随着自己逐渐把RabbitMQ的官方文档大致翻完，了解到它是高级消息队列协议（Advanced Message Queuing Protocol, AMQP）的一种标准实现。也就是说，搞清楚AMQP是掌握好RabbitMQ哲学的基础。
王知无-import_bigdata
2020-12-08
1.8K
0
关于MQ面试的几件小事 | 如何保证消息按顺序执行
kafka
rabbitmq
数据库
sql
消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作，这些操作具有前后的关系，必须要按前后的顺序执行，否则就会造成数据异常。举例： 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步，由于对数据库的数据操作是具有顺序性的，如果操作顺序搞反，就会造成不可估量的错误。比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作，这个顺序必须是这样，如果在同步过程中，消息的顺序变成了 删除->插入->更新，那么原本应该被删除的数据，就没有被删除，造成数据的不一致问题。
王知无-import_bigdata
2019-07-23
4.1K
0
关于MQ面试的几件小事 | 如何保证消息不丢失
rabbitmq
kafka
数据不能多，也不能少，不能多是说消息不能重复消费，这个我们上一节已解决；不能少，就是说不能丢失数据。如果mq传递的是非常核心的消息，支撑核心的业务，那么这种场景是一定不能丢失数据的。
王知无-import_bigdata
2019-07-23
1.1K
0
关于MQ面试的几件小事 | 消息队列的用途、优缺点、技术选型
消息队列 CMQ 版
rabbitmq
erlang
kafka
apache
（1）解耦：可以在多个系统之间进行解耦，将原本通过网络之间的调用的方式改为使用MQ进行消息的异步通讯，只要该操作不是需要同步的，就可以改为使用MQ进行不同系统之间的联系，这样项目之间不会存在耦合，系统之间不会产生太大的影响，就算一个系统挂了，也只是消息挤压在MQ里面没人进行消费而已，不会对其他的系统产生影响。
王知无-import_bigdata
2019-07-18
890
0
一道真实的阿里面试题 | 如何保证消息队列的高可用
rabbitmq
分布式
kafka
消息队列 CMQ 版
如果你的简历里写了MQ，如果有人问到你 MQ 的知识，高可用是必问的。MQ 会导致系统可用性降低。所以只要你用了 MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着 MQ 的那些缺点怎么来解决了。
王知无-import_bigdata
2019-07-09
1.3K
0
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