在大数据学习当中，重点之一就是大数据技术框架，针对于大数据处理的不同环节，需要不同的技术框架来解决问题。以Kafka来说，主要就是针对于实时消息处理，在大数据平台当中的应用也很广泛。今天我们就主要来讲讲分布式消息系统Kafka的入门基础。
我们身处在一个数字化商业的时代，作为一名IT工作者，如何保证我们所设计的系统、开发的服务在面对复杂不确定的网络环境中，还要去交付准确可靠稳定的服务？ 我们在数以千计微服务支撑的云计算平台下，怎么考虑不
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。11月27日，在京东举办的《京东技术解密》新书发布会上，笔者获得了不少11.11京东商城的趣闻大数据，京东网友的性福指数羞答答出炉，卖出80万块香皂、900万卷手纸，大北京的区县性福对比让我惊讶异常。 《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程，详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干
作为一名电影爱好者，我阅片无数，有些片子还经常翻来覆去看个好几遍。小时候因为这事儿，没少被我妈抓耳朵，“看过的片子为啥还要倒二遍？”我也说不上来，就是单纯的爱看。
参考 B站视频 PPT 参考文章 为什么要使用消息队列 主要考察应用场景及优缺点 优点 解耦: 不同服务间的调用 异步：不同系统间的调用 消峰：秒杀等场景，平时量不高，但在特定时间会有大量请求的情况，配置基础服务器资源，并引入MQ平滑处理请求，亦节约了成本。 缺点 可用性降低: 依赖于MQ，若MQ异常，将导致业务异常甚至系统崩溃 复杂度提高：需要考虑消息丢失，重复消费等问题 一致性问题：多个队列同时操作，部分消费失败的问题，异步的处理返回给用户是成功 消息队列产品比较 如何根据特点进行取舍
常用的 MQ组件有 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、ZeroMQ、MetaMQ。当然 Kafka的功能更加强大，其它 MQ都有自己的特点和优势，如下：
海致BDP进军教育市场，与恒企教育合作打造O2O教育新模式；九次方大数据与韩国The IMC集团达成战略合作，将共建舆情大数据平台；Teradata发布物联网分析加速器，将物联网数据转化为洞察信息……
PPV课大数据 电商行业的人一定对啤酒与尿布的故事有所耳闻，20世纪90年代美国沃尔玛超市管理人员分析销售数据时候，发现了一个奇怪的现象：在一些情况下，啤酒和尿布看上去毫无关系的商品经常出现在同一购物
零售行业的“春晚”天猫双11于20日在中国香港揭幕，我有幸赶赴现场，见证了一场别开生面的启动仪式：启德码头、醒狮点睛、模拟飞行…之所以在形式上大费周章，用阿里巴巴CEO、一手缔造天猫的逍遥子（张勇）的
双11的硝烟已经弥漫在每个角落——不只是互联网，还有线下实体；不只是内地市场，还有香港台湾等境外市场；不只是促销大战，而是在产品、体验、服务和物流等维度共同发力。更重要的是，今年双11不再将不断提升GMV当做唯一目标，而是把应用新技术、推动新模式当做重点。天猫刚刚举办的一个活动体现了这一点。 11月3日，双十一进入一周倒计时，天猫邀请了几十家全球顶尖科技公司搞了一场“T20”峰会，全称为天猫双11全球创智生态峰会，参会者包括Intel，CES、iRobot、戴森、BOSE、惠人、飞利浦、博朗、BEATS、H
从大数据开发的工作内容来看大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。
去年圣诞我去泰国观察到，阿里和腾讯在泰国热战正酣，针对此现象我得出的结论是，马云和马化腾要打世界大战，中国互联网公司正在谋划全球。就在3月23日，阿里巴巴在全球化战略上又有新动作：携手十多家中国物流伙
随着时代的发展，软件设计的理念也在不断发展，从单体服务、面向服务、微服务，发展到云原生以及无服务。其演变的过程是一个能力不断增强，领域边界不断微分细化的过程。比如无服务就是将函数作为服务，就类似dns模式的服务设计。
1. Java编程 Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
在今天双 11 这个万众狂欢的节日，对于阿里员工来说，每个环节都将面临前所未有的考验，特别是技术环节，今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
上个周末，中国人剁手又剁出了新高度：1682亿元。火爆的背后，你知道双11的剁手大军们如何集结、又是如何做出购买决策的吗？不同类型的消费者，表现出怎样的购买倾向？11月15日的数据侠线上实验室活动中，CBNData高级数据分析师王舒借助阿里大数据，为我们解读了双11期间不同消费者的群体特征及其购买倾向。温馨提示：文末有彩蛋！
容器、Kubernetes、DevOps、微服务、云原生，这些技术名词的频繁出现，预兆着新的互联网技术时代的到来，大数据高并发将不再遥远，而是大部分项目都必须具备的能力了，而消息队列是必备的了。成熟的消息队列产品很多，说到海量数据下高吞吐高并发，Kafka不是针对谁，毋庸置疑的首选！
在线业务侧主要从RocketMQ集群部署架构、平台系统架构、日常运维操作平台、监控告警一体化实践以及vivo如何通过建设AMQP消息网关的方式完成所有在线业务服务从RabbitMQ到RocketMQ的业务无感迁移，实现了在线业务消息中间件组件的统一。
面对即将到来的双11购物狂潮，小伙伴们最担心的恐怕不是优惠力度不够，或者是钱包有点瘪，而是买买买之后，要经过多长时间的漫长等待，才能拿到自己的宝贝呢？为了加速整个物流过程，阿里、京东等公司可谓花了血本，历经多年打造的黑科技项目，能否应对今年的双11呢？ 菜鸟智能发货引擎：为每一个包裹匹配最合适的快递公司 为客户选择一个合适的快递公司，以最快的速度将货物送到客户手中是每个商家的心愿，然而在现实中，大部分商家选择快递是，基本都是凭经验、比价格的方式按区域对订单包裹进行分配，因为没有办法全面了解各家快递公司的优势
既然那些电商们已经依靠线上大数据赚得盆满钵溢，那线下的实体店为什么不可以从线下大数据中掘金呢？ 大数据从诞生开始，就天然的分成了两个阵营：线上大数据和线下大数据。 线上大数据催火了很多行业，但其中以电商最为明显，这是毋庸置疑的。淘宝、天猫和京东们利用他们收集的用户数据信息，不断向你推荐你最喜欢的商品，让你剁手剁手再剁手。天猫双 11 交易额 1682 亿，京东下单额 1271 亿；另据数据统计，仅从 2016 年 12 月到 2017 年 5 月的连续 6 个月，国内电子商务销售规模已突破 3 万亿。线上大
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
数据猿导读 恒丰银行针对商业银行在风险、营销、科技运维、内控管理方面对实时数据处理能力的需求，基于实时流处理相关技术，构建全行统一的实时流处理平台，有力支撑了相关应用的建设，取得了良好的经济效益和社会效益。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟
在当今的分布式系统中，消息队列已成为不可或缺的组成部分，它在各个组件间起着关键的桥梁作用，确保了数据的安全传输与可靠处理。在众多消息队列技术中，Kafka和RabbitMQ因其各自独特的优势而备受关注。本文将详细解析Kafka与RabbitMQ之间的差异性，以帮助读者更好地理解和选择适合自身应用场景的消息队列技术。
本文主创：腾讯PCG（平台与内容事业群）媒体市场部市场研究中心 “要对自己好一点”，“衣柜里永远少了一件衣服 ”，“过不完的节日，买不完的衣服 ”…… 当买衣服的理由越来越感性，服装貌似已不再是“这届” 消费者的基础刚需。 “这届” 消费人群到底有何与众不同？ TA们怎么买？怎么穿？什么影响购买决策？ TA们喜欢追什么？看什么？….. 腾讯数据实验室通过线上线下调研结合大数据分析，推出《2018服装消费人群洞察白皮书》，期望通过这份洞察，描绘出当今服装消费者的全景画像，为内容的生产，品牌的沟通提供
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！
在过去10 年中，随着互联网应用的高速发展，企业积累的数据量越来越大，越来越多。随着Google MapReduce、Hadoop 等相关技术的出现，处理大规模数据变得简单起来，但是这些数据处理技术都不是实时的系统，它们的设计目标也不是实时计算。毕竟实时的计算系统和基于批处理模型的系统（如Hadoop）有着本质的区别。
RabbitMQ是由内在高并发的erlanng语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。
一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912
年年618，大众的热情不再那么高涨，时刻准备舆论战斗的媒体们也在例行公事中有些懈怠。
日前阿里巴巴集团宣布，阿里巴巴集团已向优酷土豆公司董事会发出非约束性要约，拟以每ADS(美国存托凭证)26.60美元的价格，现金收购除阿里巴巴集团已持有优酷土豆股份外，该公司剩余的全部流通股。按照每ADS(美国存托凭证)26.60美元计算，预计总金额将超45亿美元。 阿里大手笔拉拢小伙伴 网传阿里巴巴集团主席马云也是优酷土豆的用户，为了不想看冗长的广告，所以一气之下买下了优酷土豆……虽然从财力方面，马云买下优酷土豆是分分钟的事儿，但是在商业社会显然不会有这么意气用事的中国首富，在马云看来，将优酷土豆收归
因为数据时代全面来临，大数据、人工智能等技术引领科技创新潮流，获得国家政策大力支持，前景广阔。
大数据成为全球潮流所趋，世界经济论坛今年的报告更点出它的价值，就等同石油与黄金。 超过六成执行长已经用大数据来做决策，你学了吗? 最简单的五步骤，快速看懂大数据在玩什么，就连羊肉炉店的老板也
小米从 2019 年开始引入 Flink 并处理实时计算相关的需求，从第一个接入的版本 1.7 到最新的 1.14，累计已升级更新了 6 个大的版本，目前已接入包括数据采集、信息流广告、搜索推荐、用户画像、金融等在内的全集团所有业务线的 3000+ 任务，日均处理 10 万亿 + 的消息，并在国内外搭建了 10+ 集群。
Kafka是一个高性能、分布式的消息队列系统，它的出现为大规模的数据处理提供了一种可靠、快速的解决方案。我们先初步了解Kafka的概念、特点和使用场景。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 大数据这个词跟大公司紧密相关。然而，越来越多的小企业也正在利用它的优势。如果你拥有一家小型企业，但是你不知道应该如何利用大数据，请阅读下面的建议吧。 了解大数据 简单来说，大数据指的是那些数量庞大、变化速度极快的数据，它们用传统软件很难处理。今天，我们创造了很多大数据。例如，在短短一分钟内，全球会发送2亿的电子邮件，完成200万的谷歌搜索，上传48小时的YouTube视频，并发生685000
导读：股市近期的动荡不安牵动了一波股民的心情的上下翻飞，部分股民的资产更是经历了“奥迪—奥拓---奥妙—奥利奥—奥买噶!”的惨剧。当大部分股民还在关注专家分析、大盘数字时，一些捷足先登的数据分析公司已经开始利用社交媒体上的“社交情绪指数”分析获取股票信息了。 如何利用“Twitter”和“Facebook”上的“情绪指数”分析和预警股票？大数据文摘“金融与商业专栏”今日带您了解金融行业倾听社交媒体的几个案例和问题。 大数据文摘“金融与商业专栏”视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容
数据猿导读 今年双11之后，一份《双十一网购大数据分析报告》备受业界关注，并被多家媒体转载、引用。一时之间，报告发布方——星图数据也被推到了大众眼前，引来关注无数。近日，数据猿记者走访了星图数据，了解
Kafka在大数据流式处理场景当中，正在受到越来越多的青睐，尤其在实时消息处理领域，kafka的优势是非常明显的。相比于传统的消息中间件，kafka有着更多的潜力空间。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲Apache Kafka分布式流式系统。
本文主要介绍MySQL + HBase 分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
如果看到任务的背压警告（如 High 级别），这意味着 生成数据的速度比下游算子消费的的速度快。以一个简单的 Source -> Sink 作业为例。如果能看到 Source 有警告，这意味着 Sink 消耗数据的速度比 Source 生成速度慢。Sink 正在向 Source 施加反压。
导语 由InfoQ主办的DIVE全球基础软件创新大会，将于4月15-16日线上举办。 关于DIVE 深入基础软件，打造新型数字底座 InfoQ 的使命是让创新技术推动社会进步。所以，基础软件及开源领域将始终是 InfoQ 的重点关注及报道的领域。本次大会分两天进行，60+专家倾心打造，涵盖数据库、开源、操作系统、编程语言、中间件、微服务等十余场专题演讲，希望成为基础软件领域内容最丰富、最前沿、最具技术性的行业大会，成为基础软件领域的风向标，许多标杆企业发布重要趋势性更新的首选舞台；并为行业领导人物、学者、
在大数据和流处理领域，Apache Kafka已经成为了一个非常重要的组件。Kafka不仅提供了高吞吐、低延迟的消息传递功能，还通过其独特的设计和机制确保了消息的可靠传输。其中，消息确认机制是Kafka确保消息可靠传递的关键环节。本文将深入探讨Kafka的消息确认机制，包括其工作原理、相关配置以及对系统性能的影响。
互联网、电商的快速发展，造就了“双11”、“618”这样的网购狂欢。消费者的消费行为也慢慢从线下扩展到线上，这带来的一个结果是：以往难以被收集的消费数据开始更多地被线上商家留存。这些数据有什么用？该如何用？在近期的数据侠线上实验室中，大数据服务提供商“网聚宝”品牌数据部首席数据分析师宋剑豪为我们带来了一场“接地气”的零售数据典型分析方法分享。干货满满，本文为其分享实录。
Idea 中搭建一个 SSM 框架的 Web 项目。再整合 Echarts 可视化！
文/马丁·林斯特龙 2003 年年初，乐高公司陷入困境，销售额同比下降了30% 。2004 年，销售额又下降了10% 。乐高CEO约恩·维格·克努德斯托普说：“我们一直亏本，都火烧眉毛了。公司还将面临债务违约的危险，很可能破产。” 面对销售额的持续下滑，乐高找来了世界知名的营销大师马丁·林斯特龙，期待林斯特龙能够将乐高从低迷的业绩中拯救出来。林斯特龙从挖掘一双就运动鞋中的小数据出发，寻找用户需求，最终让乐高转危为安。 过分依赖大数据让乐高面临破产 这家丹麦玩具商怎么突然落到这步田地？乐高的问题大概要追溯到1
1.Storm是什么，应用场景有哪些？ 2.Storm有什么特点？ 3.spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息，Storm如何跟踪这条消息树的？ 4.Storm本地模式的作用是什么？ 一、实时流计算 互联网从诞生的第一时间起，对世界的最大的改变就是让信息能够实时交互，从而大大加速了各个环节的效率。正因为大家对信息实时响应、实时交互的需求，软件行业除了个人操作系统之外，数据库（更精确的说是关系型数据库）应该是软件行业发展最快
QueueFullException 是一个异常，通常在消息队列（Message Queue）中使用，当尝试将消息放入队列时，如果队列已满，则可能会抛出此异常。以下是一些可能导致 QueueFullException 的情况：
随着互联网+的进一步发展，各行业对大数据技术的应用日趋成熟，企业的信息化范围正在高速扩展。
阿里妹导读：今年的双11，实时计算处理的流量洪峰创纪录地达到了每秒40亿条的记录，数据体量也达到了惊人的每秒7TB，基于Flink的流批一体数据应用开始在阿里巴巴最核心的数据业务场景崭露头角，并在稳定性、性能和效率方面都经受住了严苛的生产考验。本文深度解析“流批一体”在阿里核心数据场景首次落地的实践经验，回顾“流批一体”大数据处理技术的发展历程。
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