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。
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！
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！
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！
2021年9月30日，珠海市公安局（科信支队）珠海公安大数据智能化建设采购项目公开招标公告发布，预算 103398915.2 元。 中标结果 2021年10月22日中标（成交）结果公告发布，腾讯云计算（北京）有限责任公司 100,127,866.00 元中标。 综合评分法汇总表： 中国电信投标价格最高（100,499,179.73 元） 烽火通信投标价格最低（8289 万元） 其次是阿里云（9412 万元） 其他参标方报价： 广东移动（9894万元） 中国电信（10050万元） 华海智汇（原华为海洋）10
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。
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。
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
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。
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。
2022年5月13日，深圳市大数据资源管理中心发布《深圳市政务云二期（粤港澳大湾区大数据中心数网专区）》招标公告，预算 198617000.00 元。 总体要求 本项目需满足粤港澳大湾区大数据中心对新增的信息化基础资源（含计算、存储、网络、安全设备等）的需求。构建集约化的基础资源平台，为数纽、数链、数盾、数脑等上层模块夯实基础。粤港澳大湾区大数据中心整体架构如下图： 根据粤港澳大湾区大数据中心整体规划，总体架构分为数网、数纽、数链、数盾、数脑五个部分。基于深圳市智慧城市的集约化建设原则，以及大湾区大数据中
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、
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
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。
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。
Apache Kafka 发展至今，已经是一个很成熟的消息队列组件了，也是大数据生态圈中不可或缺的一员。Apache Kafka 社区非常的活跃，通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目，使得 Apache Kafka 功能越发丰富、性能越发稳定，成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环。
2021年7月30日，江苏无锡经济开发区发展中心发布《无锡经开区智慧城市一期项目（系统）》公开招标公告，预算 17110 万元（项目投标报价最高限价：12800万元）。 中标结果 2021年8月27日发布中标公告，浪潮 102808868 元中标。 联合体主体：浪潮软件股份有限公司 联合体成员：浪潮软件集团有限公司、浪潮卓数大数据产业发展有限公司 终止公告 2022年3月16日发布终止公告，2022年3月14日接江苏无锡经济开发区发展中心《关于项目终止的函》，由于“采购人因政策调整等重大变化取消采购任务”，
制造型企业有哪些业务问题可以通过数据分析解决？今天开始将给大家以具体的业务场景为例，剖析制造行业数据分析相关的具体业务问题。
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。
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！
企业QQ升级中！ Update your product 企业交易如何进一步实现智能化？ 如何把握行业前沿信息与动态，不错过每一次生意商机与拓客获客？ 解决交易智能化问题，优化业务流程，快来一键升级你的企业QQ！ 腾讯企点深入印刷、货代、电子各行业业务场景，整合企点IM、腾讯AI、以及行业应用，挖掘行业痛点，全新推出行业版，帮助企业智能抓取并自动分析商机、询报价、订单等多种业务数据，连通业务系统，大幅提升交易效率。 扫码即刻咨询升级 或可联络当地经销商了解升级详情 网印通如何让印刷行业交易更快？
1、前言 京麦实时消息推送是京东的京麦商家开放平台的核心组成部分。从消息源到消息中心再到触达用户，以及最终根据消息协议呼起操作页面，京麦实时消息推送是一个完整且健康的生态闭环。下面我会详细的介绍下京
《基于Actor的响应式编程》计划分为三部分，第一部分剖析响应式编程的本质思想，为大家介绍何谓响应式编程（Reactive Programming）。第二部分则结合两个案例来讲解如何在AKKA中实现响应式编程。第三部分则是这个主题的扩展，在介绍Reactive Manifesto的同时，介绍进行响应式编程更为主流的ReactiveX框架。本文是第二部分的第二个案例。 MapReduce是更好地利用并行计算资源来提升数据处理能力的重要算法，如今已被主流的大数据分析平台实现，成为了大数据批量处理的主力军。利用前
Kafka的应用场景 1 消息队列 比起大多数的消息系统来说，Kafka有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。消息系统 一般吞吐量相对较低，但是需要更小的端到端延时，并尝尝依赖于Kafka提供的强大的持久性保障。在这个领域，Kafka足以媲美传统消息系统，如ActiveMR或RabbitMQ。 2 行为跟踪 Kafka的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。那么这些结果被订阅者
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-NC-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
近年来，随着工业市场的发展与数字化浪潮的兴起，MRO工业品品类不断突破的同时，MRO工业品采购也由传统渠道模式逐渐升级为数字化模式。通过线上平台将MRO工业品业务与互联网有机地连接起来，构建了一个集成寻源选购、物流履约、售后保障等服务的一站式采购供应链体系。
近日，"大数据杀熟"的讨论在朋友圈刷屏。 起因来在2月28日《科技日报》的一篇报道，一位网友自称“廖师傅廖师傅”称，自己经常通过某旅行网站订一个出差常住的酒店，长年价格在380-400元左右。淡季某日，自己的账号查到酒店价格还是380元，但朋友的账号查询显示价格仅为300元。无独有偶，自己通过某叫车平台预约了普通网约车，但来了一辆七座商务车，以为被免费升级了，谁知查询过往记录发现，基本都是按照升级后的车型收费的。他称，自己被“大数据杀熟”了。 因为这种电商对老熟客反而更不友好的销售方式一时让群众难以消化，
中概股爱康国宾的私有化，在其董事长张黎刚与对手方美年健康的步步交战中，越来越凸显资本在其中的重要性。而面对美年健康370亿元巨额市值，爱康国宾显得力不从心，为了保持其在 “双雄争霸”赛中的鼎盛势头，张黎刚用几番实名举报等种种方式以求舆论支持。但熟悉体检行业的内部人士表示，再多的烟雾弹，也无法阻止美年健康收购爱康国宾、共建体检业大平台的趋势。并指出张黎刚挖了五个陷阱或坑了投资人。
在Storm之前，进行实时处理是非常痛苦的事情: 需要维护一堆消息队列和消费者，他们构成了非常复杂的图结构。消费者进程从队列里取消息，处理完成后，去更新数据库，或者给其他队列发新消息。
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
有赞使用storm已经有将近3年时间，稳定支撑着实时统计、数据同步、对账、监控、风控等业务。订单实时统计是其中一个典型的业务，对数据准确性、性能等方面都有较高要求，也是上线时间最久的一个实时计算应用。通过订单实时统计，描述使用storm时，遇到的准确性、性能、可靠性等方面的问题。 订单实时统计的演进 第一版：流程走通 在使用storm之前，显示实时统计数据一般有两种方案： 在数据库里执行count、sum等聚合查询，是简单快速的实现方案，但容易出现慢查询。 在业务代码里对统计指标做累加，可以满足指标的快速查
前面连续好几天的时间都在讲怎么去提升我们系统的性能，将数据库改造成分布式存储，同时还讲到了各种缓存的原理以及我们生产中使用的技巧，其实都是因为我们的业务绝大部分都是读多写少的场景。
”简单就是美”，这句谚语在软件领域也是非常适用的。比如MapReduce框架，采用分而治之的思想，最原始的数据由各个map处理，reduce将map的结果汇合，这么简单的框架就解决了很多大数据的问题，待Apache将其开源后，引领了大数据开源社区的发展。还有些经验丰富的程序员告诉我们“负责任的工程师在离职前会删代码”也佐证了这一点，他们利用最后一段空闲时间，梳理程序的脉络，删除冗余的逻辑，让代码更加的清晰，方便接手的人维护。 接手小米流量最大的一块业务后，随着公司对数据的需求越来越大，流量也在不断的增长，后端的性能也受到了极大地挑战，经常出现实时计算以及例行任务不能按时完成的情况。在对后端代码梳理和优化后，发现了大量的冗余代码，以及不需要的过程，删除这些逻辑后，让storm程序能消耗qps高达3W的数据，并且例行任务也能按时完成了。主要有以下几点：
导语：TDMQ是什么？常见的消息队列有：kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、ZeroMQ、MetaMQ、CMQ等，今天介绍的是TDMQ。
系统出现性能问题，来不及处理上游发的消息，导致消息积压。消息积压是正常现象，但积压太多就需要处理了。就像水库，日常蓄水是正常的，但下游泄洪能力太差，导致水库水位一直不停上涨，就不正常！
最近这年头，面试找工作不问点中间件相关知识好像说不过去，而面试考察最多的中间件就是缓存数据库Redis和消息中间件MQ。
2022年9月9日，中移动信息发布《2022年IT云资源池大数据存储工程大数据存储产品框架采购项目》招标公告。 本项目采购大数据存储产品180PB（90套）。 本项目不划分标包。 本项目设置最高投标限价：最高限价为不含税金额14400万元；投标人投标报价高于最高投标限价的，其投标将被否决。
明天将开启十一黄金周，也将是禁止“大数据杀熟”新规开始的日子，反杀前一夜，问题还存在吗？
【数据猿导读】海关大数据的建设，主要需建立一个多方数据共享，互联互通的海关大数据平台，并在此基础上重新构建新的业务系统，实现业务系统的互联互通，并利用大数据驱动海关、监管、征税、查私和编制海关统计智能化和自动化的处理
不同的方式有不同的场景，例如ChatGPT就是采用SSE来进行消息流推送的，又比如各种游戏都是使用UDP建立数据连接，而很多RPC框架底层是TCP连接，现代浏览器提供了WebSocket支持。
当前，企业对于数据实时性的需求越来越迫切，因此需要实时数仓来满足这些需求。传统的离线数仓的数据时效性通常为 T+1，并且调度频率以天为单位，无法支持实时场景的数据需求。即使将调度频率设置为每小时，也仅能解决部分时效性要求较低的场景，对于时效性要求较高的场景仍然无法优雅地支撑。因此，实时数据使用的问题必须得到有效解决。实时数仓主要用于解决传统数仓数据时效性较低的问题，通常会用于实时的 OLAP 分析、实时数据看板、业务指标实时监控等场景。
01.WebService_基础知识 WebService基础学习(一)—基础知识 一、WebService 1.什么是WebService Web Service(WEB服务)能够快捷和方便地综合结合各种系统、商务和任何应用平台。利用最新的Web Service 标准能够使任何软件系统和系统之间的应用互通互联，方便，而且更加廉价。 2.WebService的应用场合 (1)跨越防火墙通信 客户端和服务器端之间通信都会有防火墙或者代理服务器。传统的实现互相通信的方法是在分布式对象，如DCOM、C
针对第一个问题，就是ETL技术-数据的抽取，清洗，加载。传统数据抽取、清洗、加载是无法做到的。例如一个1TB的数据，需要抽取一些客户的基本信息。上万的文件，多种数据库，每个数据库有很多节点等，这些问题如何解决。第二是时间问题，如果这个ETL过长需要半个月时间，那么就没有意义的。
消息队列是一种将消息从发送者传递到接收者的机制，被广泛应用于分布式系统、异步处理等场景。 例如，在电商网站上，当顾客下订单时，订单信息被发送到一个消息队列，消费者可以从这个队列读取订单信息并处理，这样可以提高订单处理的效率和灵活性，并且系统可以自动处理过载情况。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
