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
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
一年一度的双十一又要到了，岁岁有今朝，年年有今日，但是不同的是每年的活动都不一样，这不腾讯云今年的双十一活动又开始了，而且购买腾讯云产品的回馈力度非常的大，有人要问，这样的优惠必须11.11 才会有吗？
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送：安全快速稳定的移动消息推送服务，支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型，有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
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以前，我作为一个个人开发者，倒腾过一些入门级别的云服务器，玩玩技术，不太在意云服务器的性能。
一年一度双11，今年又有什么不同？10月30日，2020腾讯云11.11云上盛惠活动正式上线，视频云直播&云点播作为腾讯云明星产品线，以空前的折扣力度回馈音视频开发者，那到底哪款产品适合我，到底怎么买最划算？话不多说，敲黑板，划重点。 主会场 | 爆品秒杀专区 适合于个人及小型企业初次体验 #腾讯云新用户推荐100GB流量秒杀# 直播100GB流量包 仅需9.9元（日常价25元） 点播100GB流量包 仅需9元（日常价19元） #不限新推荐，超低折扣流量包# 直播流量包6折（含1TB/ 5
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
借助大数据的力量进行巫术般地精准营销，年初爆红的美剧《纸牌屋》将大数据引入了普通人的视野。大数据无疑是当下除移动互联网外IT领域最热的讨论，简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。年底将至，今年互联网圈子里都是谁在接棒大数据，又玩出了什么新花样呢？ 360手机卫士十亿号码“提纯”10KB专治iPhone骚扰电话 日前，困扰iPhone手机用户7年的骚扰电话问题终于得到解决，360手机卫士iOS版发布更新，向非越狱的iPhone手机用户提供骚扰电话识别功能。
<数据猿导读> 上周，先是Salesforce上半年接连并购超过9家科技公司，被传或是向微软隔空叫板；紧接着谷歌收购云服务公司Orbitera，在后紧追不舍；然而，几天之后谷歌&亚马逊“联手”出奇招，
双十一将至，购物车装的怎么样了？每年一到这时候，各大商家都已开始密集部署活动，等你剁手。
刚刚过去的11.11，京东创下了2044亿元的成交新纪录，电商历史由此翻开了崭新的一页。
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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。
疫情猛于虎。1月23日武汉封城，1月24日广东等多个省份或直辖市启动重大突发公共卫生事件一级响应，截至1月30日10时，全国累计确诊7736例新型冠状病毒肺炎，各地均出现不同数量的确诊疫情，武汉确诊2261例。
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。
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。
一直以来，IT产业被奉为高新技术产业，尽管业内经常有各种调侃的声音，但IT业在一般人的印象中还是与科技、潮流等字眼相关。随着全社会信息需求的多样化、消费化，以及青年一代计算机技能的不断提高，原有的“随时随地”信息获取不断被赋予新的意义——用户已经不再满足于通过他人提供的系统、APP、设备访问信息，很多情况下他们需要随时获得基本的数据信息，根据自己的需要加工处理，甚至使用简便、初级的软件工具完成一些创造性的工作。在此背景下，一般意义上所说的数据分析师、数据科学家就成了针对特定领域、特定行业的专业性工作，但对于
Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce，分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文
前言与往年不同的是，很多家长在高考前乃至高一就着手孩子的志愿填报准备工作，有不少人选择在网上购买称带有志愿填报大数据的高考志愿卡。
11.11清晨！前方发来战报！超1000亿！我只想说两个字：震惊！好战绩的背后，离不开我们的数万位研发人，数千位研发工程师们集中在京东11.11作战指挥部，日以继夜的团结持续作战。 11.11商家的战场，研发人的修罗场； 生活中的单身狗，工作中的多（dui）情（xiang）男（duo） 一杯红牛加枸杞，完美的大战已经开始！ 兵马已动，粮草已行，刘总提出的京东ABC技术发展战略启动，技术大咖都已准备完毕！ A：是京东人工智能AI B：京东丰富和优质的Big Data大数据 C ：京东在中国电商领域较早使用的
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。
这篇文章主要是入门大数据，不涉及到高深的知识点和理论，我相信每个人都看得懂。如果文章有错误的地方，不妨在评论区友善指出~
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
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
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。
2016年初，京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点；今年11.11，京东印尼站当天单量同比增长845%，连续三年保持超高速增长。
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。
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。
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。
腾讯云轻量应用服务器性能评测，CPU内存计算性能、公网带宽和系统盘详解来看值得买，轻量价格这么便宜是不是性能不行？还真不是，CPU内存计算性能和标准型云服务器差不多，只是轻量服务器限制月流量，从CPU内存计算性能、公网带宽（限制流量）和系统盘三方面来详细说明轻量应用服务器到底值不值得买。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，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领域热门流行的各类技术。
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。
随着大数据和云计算技术的飞速发展，实时数据处理的需求日益增长。在这样的背景下，Kafka以其高吞吐量、低延迟和可靠的消息传递机制，成为了构建实时数据管道和流应用的首选工具。然而，消息的可靠性是Kafka能够广泛应用的关键之一。
一入编程深似海，从此女神是路人。没办法，这行就这样。你不学Spring，总不是跑去学JVM/微服务架构/分布式去了，不断学习根本避免不了。所以关键在于把时间投在学什么上比较划算。
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