NewLife.Net压力测试，峰值4.2Gbps，50万pps，消息大小24字节，消息处理速度1.88亿tps！ 共集合20台高配ECS参与测试，主服务器带宽6Gbps、100万pps，16核心64G内存。另外19台共模拟400个用户连接，13*16+6*32=400，每用户发送2000万个消息，服务端收到后原样返回。 有些同学比较着急，觉得前面两篇有点小儿科，群友就说，上数字吧！ 我们在2017.4.1做了一个极限并发测试，奔着单机100万并发，实际上只得到了84.5万，这次补一个吞吐量的压力测试好了。
NewLife.Net压力测试，峰值4.2Gbps，50万pps，消息大小24字节，消息处理速度2266万tps！
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！
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。
数据猿导读 彭博消息，硅谷大数据公司Cloudera正在准备进行IPO，首次公开发售拟筹约41亿美元。据报道，其IPO申报工作于早些时候被秘密提交给了美国证券交易委员会。参与其IPO的包括摩根士丹利，
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
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。
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。
如今，越来越多的企业在充分利用云计算技术，不过它们可能仍错失一些重大机会。以下是在这一年需要考虑的几点。 2015年行业研究显示，88%的企业在使用某种类型的云技术。尽管如此，还是有一些方法可以利用云
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！
《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
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数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇，我国数字经济规模已达27.2万亿，占当年GDP将近1/3，数字经济这几年表现出远高于GDP的增长率，复合增长率达18.9%。数字经济成为新的增长动力，上云是实现数字经济基础工作。
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。
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。
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！
”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。
2021年10月31日，江苏省大数据管理中心发布2021年10月(第1批)政府采购意向公告。 江苏省大数据“两地三中心”过渡期建设项目，预算 2 亿元。 采购需求：在省大数据“两地三中心”主数据中心建成前，为满足省级部门（单位）近期信息基础设施资源需求，按照“集约化、平台化、智能化、一体化”的建设思路，开展云资源、大数据资源、网络资源、安全资源等信息基础设施建设，为省级部门（单位）开展各类政务大数据、政务服务和社会治理融合应用等提供有效支撑。主要采购内容包括：数据中心网络设备、互联网带宽租用、异构云平台、
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。
IT圈风云变换，既有底层被称为“IT民工”基层技术人员的心酸故事，也有身价过亿窜上富豪榜的IT大咖，造富能力超强，这里从来不缺少话题，当然，所有话题都围绕着IT技术在展开。如果希望到IT圈来混，那
阿里巴巴是“数据窃取者”吗？腾讯可以“监控”我的聊天记录吗？百度会记录我所有的搜索记录吗？最近，一系列关于数据的事件又重新把媒体和公众引向关于大数据的最初的是非问题：付费通与支付宝中止在水电燃气收费方
大数据时代，数据存储成为最重要的话题。谈到数据存储，不得不用到的就是服务器。考虑到使用服务器，那么购买肯定没有租赁合适。服务器租用可以享受到同等服务待遇，也能享受到低廉价格，何乐而不为呢？但是毕竟服务器托管价格高低不等，如果我们想要保证好自己租赁到高性价比的服务器，那么肯定还是需要多方面比较。那么到底影响服务器租用价格高低之分的因素都有哪些？如何才能保证其性价比呢？
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
#云计算##服务器##大数据##数据中心##科技#服务器也被人们称为“网络的灵魂”。服务器的使用，一般可以称为两种方式，一种是服务器托管，另一种就是服务器租用。像服务器租用又可以分为高防服务器租用和服务器带宽租用。关于这两者的概念，让我们一起来看一下。
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。
<数据猿导读> 本周，浪潮集团的消息频频出现在新闻版面上，先是传出“入驻”苹果公司数据中心，后是宣布其承建的四平云计算中心、大数据交易所完成揭牌，可谓风头正热。而其他企业也不落后，依旧在大数据领域开疆
一、物联网 1、什么是物联网? 物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换
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