在2015年，行业研究显示，88%的企业在使用某种云技术。尽管如此，仍然有很多种方法可以利用还没有被广大企业开发的云。下面就是其中10种方法。 1、应用开发和测试 通过将应用开发和测试活动外包到云中，一些大公司已经可以推迟甚至取消他们自己数据中心内昂贵的硬件升级。方法是在云上按需地、租赁的基础设施中进行应用开发和测试，然后在应用可以安装在生产环境中的时候导入这些应用。 2、用于灾难恢复的备份选择 大公司必须有资源在全球设置多个数据中心用于灾难恢复和故障转移。但是大多数中小企业却做不到这一点。即使你的数据中心
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。
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！
来了？鹅厂小编们等你很久了！咱们闲话少叙，今天，10位小编携手为你奉上10份超级大礼：
Kafka作为一个传统的消息代理的替代品表现得非常出色。使用消息代理有各种各样的原因(将处理与数据生成器解耦，缓冲未处理的消息，等等)。与大多数消息传递系统相比，Kafka有更好的吞吐量、内置分区、复制和容错性，这使得它成为大规模消息处理应用的一个很好的解决方案。
来了？鹅厂小编们等你很久了！咱们闲话少叙，今天，10位小编携手为你奉上10份超级大礼： 书籍、技术教程、鹅厂公仔、腾讯云代金券……每位朋友都可以免！费！参与抽奖！ 01 技术书籍 本次奖池书单涵盖小程序开发、数据分析、人工智能、编程等多个领域。一份技术人获益的典藏书单，强烈推荐，借助书籍希望大家能够由浅入深、循序渐进的学习新知，事半功倍，少走弯路。赠送书单明细请翻至文末查看哦~ 02 实战教程 鹅厂资深数据库专家录制的数据库实战视频课程，教你从青铜到王者学习数据库；小程序云开发教程，含源码，教你7天打造流
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。
来了？鹅厂小编们等你很久了！咱们闲话少叙，今天，10位小编携手为你奉上10份超级大礼： 书籍、技术教程、鹅厂公仔、腾讯云代金券……每位朋友都可以免！费！参与抽奖！ 01 技术书籍 本次奖池涵盖数据分析、人工智能、编程等多个领域。一份技术人获益的典藏书单，强烈推荐，借助书籍希望大家能够由浅入深、循序渐进的学习新知，事半功倍，少走弯路。赠送书单明细请翻至文末查看哦~ 02 实战教程 鹅厂资深数据库专家录制的数据库实战视频课程，教你从青铜到王者学习数据库；小程序云开发教程，含源码，教你7天打造流量过亿的小程序，
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！
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
10月8日，随着国庆黄金周的结束，持续一个月的“游云南929”活动完美收官。 此次“游云南929”文旅节相对去年全面升级，以“自在云南，全新发现”为主题，以六大主题活动为游客带来了高品质的“新文创、新服务、新出行、新体验、新购物、新朋友”的游玩体验，让云南之旅自由自在。同时也探索出一种服务于目的地、线上线下结合的全新文旅消费模式。 活动期间“游云南”百万补贴优惠游客，云南16个州市、144个景区和娱乐点、近1000家酒店、超200个租包车网点、近100家航司和旅行社、30余个特产企业参与，带来
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。
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
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。
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。
作者：Smart M 来源：wealth 创立于1886年，可口可乐（Coca-Cola）不仅是耳熟能详的百年老品牌，更在大多数国家的可乐市场处于领导地位。随着优化购物体验成趋势，可口可乐也积极拥抱新科技，导入人工智能 AI、善用数据，打破传统销售模式与营销策略，彻底翻新品牌形象。 1、AI导入自动贩卖机，数字化方式销售产品 智能自动贩卖机透过新科技与传统零售结合，为消费者带来全新购物体验。数字化时代来临带动营销思维转变，早已投入人工智能（AI）技术多年的可口可乐也跟上这股趋势，跳脱传统作法，要用新技术
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。
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。
本文共计1661字，预计阅读时长十分钟 Storm总结 一、本质 Storm是一个开源分布式实时计算系统，它可以实时可靠地处理流数据。 二、Storm解决了什么问题 1.实时数据分析需求 –实时报表动态展现 –数据流量波动状态 –反馈系统 2.时效性 –秒级处理完成数据 3.增量式处理 –数据来一条，处理一条 三、Hadoop vs Storm 📷 1.Storm任务没有结束，Hadoop任务执行完结束 2.Storm延时更低，得益于网络直传、内存计算，省去了批处理的收集数据的时间 3.Hadoop使用磁盘
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
现在我们对生产者和消费者的工作方式有了一些了解，让我们来讨论 Kafka 在生产者和消费者之间提供的语义保证。 显然，可以提供多种可能的消息传递保证：
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。
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
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！
Kafka 是一款分布式消息发布和订阅系统，具有高性能、高吞吐量的特点而被广泛应用与大数据传输场景。它是由 LinkedIn 公司开发，使用 Scala 语言编写，之后成为 Apache 基金会的一个顶级项目。kafka 提供了类似 JMS 的特性，但是在设计和实现上是完全不同的，而且他也不是 JMS 规范的实现。
《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。
作者｜江烁 本文整理自 Pulsar Summit Asia 2022 上腾讯互娱 GDP 微服务开发平台网关技术负责人江烁的演讲《打通 Apache Pulsar 与 Envoy，构建高效游戏 OTO 营销平台实践》。本文将介绍介绍腾讯互娱利用 Apache Pulsar 和 Envoy 运营游戏 OTO 营销平台的经验。 腾讯互动娱乐旗下涵盖腾讯游戏、腾讯文学、腾讯动漫等多个互动娱乐业务平台。其中，腾讯游戏注册用户超过 8 亿。2022 年 6 月，腾讯游戏旗下王者荣耀日活跃用户数量超过 1 亿 6
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。
为了提升广大用户的文档的使用体验，现推出【大数据】产品文档定向捉虫活动。邀请大家对指定产品文档进行体验，反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼！发现和反馈的文档问题价值越高，奖品越丰厚。
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
一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ
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。
”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：
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
