作为互联网公司，网站监测日志当然是数据的最大来源。我们目前的规模也不大，每天的日志量大约1TB。后续90%以上的业务都是需要基于日志来完 成，之前，业务中对实时的要求并不高，最多也就是准实时（延迟半小时以上），因此，我们使用Flume将数据收集到HDFS，然后进行清洗和分析。
你是否经常遇到线上需要日志排查问题但迟迟联系不上用户上报日志的情况？或者是否经常陷入由于存储空间不足而导致日志写不进去的囧境？本文介绍了美团是如何从0到1搭建高性能终端实时日志系统，从此彻底解决日志丢失和写满问题的。希望能为大家带来一些帮助和启发。
日志（Log）是系统在运行过程中变化的一种抽象，其内容为指定对象的某些操作和其操作结果按时间的有序集合。日志的不同载体
在现代分布式系统中，消息队列和事件驱动架构变得越来越重要，它们在异步处理、解耦服务组件、实现事件驱动的微服务等方面发挥着关键作用。Redis，作为一款多功能的开源数据结构存储系统，自4.0版本开始引入了Stream数据结构，为构建高效的消息队列和事件驱动系统提供了新的可能。本文将深入解析Redis Stream的特性、操作命令，并通过具体案例展示其在实际场景中的应用。
运营商关注光网的发展与客户的使用体验，客户的互联网使用体验提质一般采用两种方式进行处理。一是观注在OLT上每个用户的光衰进行主动处理，二是通过客服热线或用户测试网站进行被动处理。但这种方式仍存在问题，通过OLT主动查看用户的光衰只关注了最后一公里，而客户是观注端到端的使用体验，该方式仍存在弊端。今天我们来探讨，有什么办法可以做到端到端的互联网业务主动改善？
Apache Kafka是一个分布式流式平台，设计用于处理大量的实时数据流。其主要目标是提供持久的、高吞吐量的、可水平扩展的消息系统。Kafka可以用于构建实时数据管道和流式应用程序，广泛应用于日志聚合、事件处理、监控等场景。
目前是多点Dmall数据库架构师，更早是聚美数据库团队负责人，擅长高并发下数据库架构，运维保障，数据库平台建设。
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。
大数据时代的到来，让数据流处理成为了企业中不可或缺的一部分。在众多流处理平台中，Kafka以其高性能、可扩展和分布式特性成为了数据工程领域的热门选择。在本文中，我们将通过对话的形式，深入浅出地解释Kafka的核心概念与架构，帮助您轻松理解并实践Kafka的应用。
通过Kafka的快速入门 https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11150927.html
大家好，我大概简单的介绍一下，我叫饶军，我是硅谷的初创公司Confluent的联合创始人之一，我们公司的三个创始人都是在最开始在领这个公司做kafka开发出身的。我们公司是2014年成立的，成立的宗旨想把公司做成一个帮助各种各样企业做基于kafka之上的数据流的事情。
Kafka经常用于实时流数据架构，用于提供实时分析。本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用。
Kafka 和 RabbitMQ 都是流行的开源消息系统，它们可以在分布式系统中实现数据的可靠传输和处理。Kafka 和 RabbitMQ 有各自的优势和特点，它们适用于不同的场景和需求。本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。
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京东集团618作战指挥中心 ，成员来自于京东各个技术体系，包括核心系统架构师、一线运维专家、科研学者等。 近200位成员在618时共同努力，确保流量洪峰来临时系统安全、稳定、可靠，致力于提供最佳的用户体验。
Apache Kafka是一款开源的分布式消息发布订阅系统，它以其高吞吐量、低延迟、可扩展性以及持久性等特点，在大数据处理和流式计算领域扮演着重要角色。以下是Kafka原理解析的关键组成部分：
Kafka在美团数据平台承担着统一的数据缓存和分发的角色，针对因PageCache互相污染，进而引发PageCache竞争导致实时作业被延迟作业影响的痛点，美团基于SSD自研了Kafka的应用层缓存架构。本文主要介绍了该架构的设计与实现，主要包括方案选型，与其他备选方案的比较以及方案的核心思考点等，最后介绍该方案与其他备选方案的性能对比。
Kafka 是 linkedin 使用 Scala 编写具有高水平扩展和高吞吐量的分布式消息系统。
大数据时代来临，如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章：如何全方位掌握Kafka核心技术)！据统计，有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka，包括所有TOP10旅游公司，7家TOP10银行，8家TOP10保险公司，9家TOP10电信公司等等。
在实际实时流式项目中，无论使用Storm、SparkStreaming、Flink及Structured Streaming处理流式数据时，往往先从Kafka 消费原始的流式数据，经过ETL后将其存储到Kafka Topic中，以便其他业务相关应用消费数据，实时处理分析，技术架构流程图如下所示：
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。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消费。
Kafka 集群部署环境 kafka 集群所用版本 0.9.0.1 集群部署了实时监控: 通过实时写入数据来监控集群的可用性, 延迟等; ---- 集群故障发生 集群的实时监控发出一条写入数据失败的报警, 然后马上又收到了恢复的报警, 这个报警当时没有重要,没有去到对应的服务器上去看下log, 恶梦的开始啊~~~ 很快多个业务反馈Topic无法写入, 运维人员介入 故障解决 运维人员首先查看kafka broker日志, 发现大量如下的日志: [2017-10-12 16:52:38,141] ER
企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中，过去通常的同步数据的方法有很多种，比如：
"数据智能" (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代
该文介绍了Kafka的基本概念、应用场景、优缺点、实现原理、主要概念、相关概念和主要功能。Kafka是一个分布式流媒体平台，用于发布和订阅记录流。它具有高吞吐量、可扩展性、持久性、容错性、实时性等特点。Kafka在大数据领域非常流行，用于实时数据处理、日志收集、流处理、事件驱动应用等。
这些场景都有一个共同点： 数据是由上游模块产生，上游模块，使用上游模块的数据计算、统计、分析，这个时候就可以使用消息系统，尤其是分布式消息系统！
转自知乎技术专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56807637
短视频带来了全新的传播场域和节目形态，小屏幕、快节奏成为行业潮流的同时，也催生了新的用户消费习惯，为创作者和商户带来收益。而多元化的短视频也可以为品牌方提供营销机遇。
场景描述：数据工程团队是知乎技术中台的核心团队之一，该团队主要由数据平台、基础平台、数据仓库、AB Testing 四个子团队的 31 位优秀工程师组成。这篇文章分享了知乎实时数仓的演进过程。
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。
实时计算的输出内容，以及提供的分析能力：OLAP 分析，key-value 实时数据服务，维度填充，数据打标等。
目前基于ELK架构的日志系统，通过filebeat收集上来的日志都会发送到同一个kafka topic中，然后再由Logstash消费处理写入Elasticsearch中，这种方式导致该topic包含所有业务日志，那么各个业务去做实时统计分析就会造成重复消费，使得流量成本的浪费；对于离线分析的日志来源是通过在应用服务端定时上传的方式，对于日志量比较大的业务，一方面上传时会对应用服务器造成比较大的压力，另一方面这种上传方式对于后续小时或者分钟级别分析造成一定延时。
Kafka 是当下热门的消息队列中间件，它可以实时地处理海量数据，具备高吞吐、低延时等特性及可靠的消息异步传递机制，可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题。
随着互联网络技术的发展，网络直播受到越来越多人的关注，直播在经过几年前的喷涌式大爆发之后，近段时间热度有所降低。内容的同质化和变现困难是直播现在面临的主要问题，随着移动终端普及和网络的提速，短视频以短平快的大流量传播方式快速获得各大平台、粉丝和资本的青睐，所以众多直播软件开始接入短视频的功能。同时，一些以短视频为主发展起来的 app 也在软件中加入了直播功能，直播和短视频两者互相弥补不足，相辅相成，给用户带来了更好的使用体验，也给各大平台带来更多的流量，"直播 + 短视频"的模式已经也成为新的发展趋势。
随着电子商务的快速发展，电商平台之间的竞争日益激烈。对于电商企业来说，快速、准确地获取商品信息变得至关重要。万邦获得1688商品详情接口作为中国最大的B2B电商平台之一，提供了丰富的商品信息和实时数据。通过该接口，电商企业可以快速获取商品详情信息，提高销售效率和客户满意度。本文将深入探讨万邦获得1688商品详情接口在电商行业中的重要性，并通过实例代码介绍如何实现实时数据获取。
摘要: 万变不离其宗 引言 本文给大家讲述的是我们如何去构建一个日志系统，用到了那些技术，为什么用这些技术，并且讲述了遇到的问题及优化的过程，希望给大家在实践中能够提供一些参考。 最近在维护一个有关于日志的项目，这个项目是负责收集、处理、存储、查询京东卖家相关操作的日志，我们这里就叫它“卖家日志”。在日常的开发过程中，可能我们对日志这个词并不陌生，例如我们常接触到的log4j、slf4j等等，这些日志工具通常被我们用来记录代码运行的情况，当我们的系统出了问题时，我们可以通过查看日志及时的定位问题的所在，从而
主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步，将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图，通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合，并将物化结果写入到数据湖仓中。
一，流式平台介绍 1，一般来说一个通用的流平台必须具备以下三个重要的能力： 1),能够允许你订阅和发布流式消息。在这方面，它类似于消息队列或企业消息系统。 2),它允许您以容错方式存储流式消息。 3),他可以允许你实时处理流式消息。 2，Kafka常被用于两大类应用程序： 1),构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据流水线 2),构建对数据流进行变换处理的实时流应用程序 3，首先介绍一些基本概念： 1),kafka是以集群的方式运行，可以有一个或者多个Broker server。 2),kafk
目前go-fly客服系统是通过内存来记录客服和访客的映射关系 , 不能用于分布式的环境下 , 只能单机使用 , 后续如果要支持分布式 , 可以考虑redis的pub/sub机制
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
当前有很多数据采集工具（Sqoop、DataX、Flume、Logatash、Filebeat等），他们或多或少都存在一些局限性。
canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。 canal 就是一个同步增量数据的一个工具。
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