前面我们提到，可以使用 Redis 的列表结构作为消息队列来使用，但是它有一个致命的弱点，那就是不支持消息多播，一个消息只能被一个消息消费掉。这在分布式系统流行的今天，肯定是不能接受的，或者说应该场景及其有限的。
前面我们了解了如果在 Dapr 下面进行服务调用，以及最简单的状态管理，本节我们来了解如何启用 Dapr 的发布/订阅模式，发布者将生成特定主题的消息，而订阅者将监听特定主题的信息。
Turbinia是一款专门用于部署、管理和运行分布式取证任务流的开源框架。该工具可以自动化运行常见的数据取整处理工具，例如Plaso、TSK和strings等等，可帮助研究人员对云端环境以及大量账号下的数字证据进行处理，并尽可能地通过并行处理方式来减少响应时间。
Redis是一个内存数据结构存储库，用于缓存，高速数据摄取，处理消息队列，分布式锁定等等。
在 Twitter 上，我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件，生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
在昨天写的 Github 案例中，我们采用的是 axios 发送请求来获取数据，同时我们需要将数据从 Search 中传入给 App，再由 App 组件再将数据传递给 List 组件，这个过程会显得多此一举。同时我们要将 state 状态存放在 App 组件当中，但是这些 state 状态都是在 List 组件中使用的，在 Search 组件中做的，只是更新这些数据，那这样也会显得很没有必要，我们完全可以将 state 状态存放在 List 组件中，但是这样我们又会遇到技术难题，兄弟组件间的数据通信。那这里我们就学习一下如何利用消息订阅发布来解决兄弟组件间的通信
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
发布/ 订阅系统 是 Web 系统中比较常用的一个功能。简单点说就是 发布者发布消息，订阅者接受消息，这有点类似于我们的报纸/ 杂志社之类的： (借用前边的一张图)
如果有关注我公众号文章的同学就会发现，最近我不定时转发了一些比较好的WebFlux的文章，因为我最近在学。
本文首先介绍了 GraphQL，再通过 MongoDB + graphql + graph-pack 的组合实战应用 GraphQL，详细阐述如何使用 GraphQL 来进行增删改查和数据订阅推送，并附有使用示例，边用边学印象深刻~
props适用于父子组件的通信，props以单向数据流的形式可以很好的完成父子组件的通信，所谓单向数据流，就是数据只能通过props由父组件流向子组件，而子组件并不能通过修改props传过来的数据修改父组件的相应状态，所有的props都使得其父子props之间形成了一个单向下行绑定，父级props的更新会向下流动到子组件中，但是反过来则不行，这样会防止从子组件意外改变父级组件的状态，导致难以理解数据的流向而提高了项目维护难度。实际上如果传入一个基本数据类型给子组件，在子组件中修改这个值的话React中会抛出异常，如果对于子组件传入一个引用类型的对象的话，在子组件中修改是不会出现任何提示的，但这两种情况都属于改变了父子组件的单向数据流，是不符合可维护的设计方式的。 我们通常会有需要更改父组件值的需求，对此我们可以在父组件自定义一个处理接受变化状态的逻辑，然后在子组件中如若相关的状态改变时，就触发父组件的逻辑处理事件，在React中props是能够接受任意的入参，此时我们通过props传递一个函数在子组件触发并且传递值到父组件的实例去修改父组件的state。
每个订阅者可以订阅多个频道，发布者可以在某个频道里发布消息，订阅者会接受到自己订阅频道里发布的消息。
第二部分：数据集成 请让我首先解释 一下“数据集成”是什么意思，还有为什么我觉得它很重要，之后我们再来看看它和日志有什么关系。 数据集成就是将数据组织起来，使得在与其有关的服务和系统中可以访问它们。“数据集成”（data integration）这个短语应该不止这么简单，但是我找不到一个更好的解释。而更常见的术语 ETL 通常只是覆盖了数据集成的一个有限子集（译注：ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据提取、转换和加载）——相对于关系型数据仓库。但我描述的
源码下载地址： https://github.com/bitly/nsq NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，代码托管在GitHub，其当前最新版本是0.3.1版。NSQ可用于大规模系统中的实时消息服务，并且每天能够处理数亿级别的消息，其设计目标是为在分布式环境下运行的去中心化服务提供一个强大的基础架构。NSQ具有分布式、去中心化的拓扑结构，该结构具有无单点故障、故障容错、高可用性以及能够保证消息的可靠传递的特征。NSQ非常容易配置和部署，且具有最大的灵活性，支持众多消息
Redis提供了基于“发布/订阅”模式的消息机制，此种模式下，消息发布者和订阅者不进行直接通信，发布者客户端向指定的频道（channel）发布消息，订阅该频道的每个客户端都可以收到该消息（频道没有”创建“的概念，可以直接订阅、亦可直接发布消息）。
阅读目录 发布订阅模型 Redis中的发布订阅 客户端编程示例 0.3版本Hredis 发布订阅模型 在应用级其作用是为了减少依赖关系，通常也叫观察者模式。主要是把耦合点单独抽离出来作为第三方，隔离易变化的发送方和接收方。 发送方：只负责向第三方发送消息。(杂志社把读者杂志交给邮局) 接收方：被动接收消息。(1：向邮局订阅读者杂志，2：门口去接邮过来的杂志) 第三方作用是：存储订阅杂志的接收方，并在杂志过来时送给接收方。 (邮局) C#示例，发送方把杂志放到邮局里面： if (QA.AddB
CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。
管道是并发安全的队列，用于在Go的轻量级线程(Go协程)之间安全地传递消息。总的来讲，这些原语是Go语言中最为称道的特色功能之一。这种消息传递范式使得开发者可以以易于理解的语义和控制流来协调管理多线程并发任务，而这胜过使用回调函数或者共享内存。 即使管道如此强大，在公有的API中却不常见。例如，我梳理过Go的标准库，在145个包中有超过6000个公有的API。在这上千个API中，去重后，只有5个用到了管道。 在公有的API中使用管道时，如何折衷考虑和取舍，缺乏指导。“共有API”，我是指“任何实现者和使用者
SAP Business Objects数据服务是一种提取，转换和加载（ETL）工具，用于在源环境和目标环境之间移动和操作数据。 SAP数据服务提供了一个数据管理平台，可支持各种举措，包括商业智能，数据迁移，应用程序集成和更多特定应用程序。 SAP Data Services是应用程序中的可执行组件，可以在批处理或实时（服务）架构中部署。
在上篇文章中，我们过了下基本的理论，也介绍了主流的流处理框架：Storm，Trident，Spark Streaming，Samza和Flink。今天咱们来点有深度的主题，比如，容错，状态管理或者性能。除此之外，我们也将讨论开发分布式流处理应用的指南，并给出推荐的流处理框架。
这一版本的主要亮点包括：增加一项新的原生功能，即支持基于非预测型流量模式自动扩展流式应用；针对任务应用提供持续交付；批处理作业；以及组合任务等一系列亮点功能。最后，这个新版本还对指标和监控功能进行了基础性的重新设计，以展示应用现阶段状况并对数据流水线进行故障排除。
分布式流处理需求日益增加，包括支付交易、社交网络、物联网（IOT）、系统监控等。业界对流处理已经有几种适用的框架来解决，下面我们来比较各流处理框架的相同点以及区别。 分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算，但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图（DAG）。 DAG是任务链的图形化表示，我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图，数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG，但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行D
Hadoop分布式文件系统是Hadoop项目的两大核心之一，是针对谷歌文件系统（GoogleFileSystem,GFS)的开源实现。是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
云中树莓派（5）：利用 AWS IoT Greengrass 进行 IoT 边缘计算
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
像这种 65 哥通过朋友圈发布消息，关注 65 哥的好友能收到通知的场景叫做「发布/订阅机制」。
CDC 变更数据捕获技术可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的。本文基于腾讯云 Oceanus 提供的 Flink CDC 引擎，着重介绍 Flink 在变更数据捕获技术中的应用。 一、CDC 是什么？ CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。 例如对于电商平台，用户的订单
本⽂主要针对波分运营管理系统展开介绍，即波分事件中⼼主要⽬的与技术⼿段浅谈。⽽开放光系统运营关键核⼼就是事件（event），运营事件的⽬标是⼀个事件解决⽹络的⼀个具体的问题。事件中⼼则是将⽹络所经历的所有事件准确的记录并汇集在⼀起。事件中⼼的每个事件需要准确描述⼀个具体的问题，并描述该问题带来的影响。所以我们研发了波分数据处理平台，其包含对性能数据标准定义、采集、数据实时计算功能。
Pub/Sub功能（means Publish, Subscribe）即发布及订阅功能
这一篇我们来看看redis的发布订阅模式，其实在很多的MQ产品中都存在这样的一个模式，我们常听到的一个例子就是邮件订阅的场景，什么意思呢，比如说100个人订阅了你的博客，如果博主发表了文章，那么100个人就会同时收到通知邮件，除了这个场景还能找到其他场景么，当然有啦，你想想，如果你要在内存里面做一个读写分离的程序，为了维持数据的完整性，你是不是需要保证在写入的时候，也要分发到各个读内存的程序中呢？所以说场景还是很多的，在于你的挖掘；
在 RxJS 中，Observable 有一些特殊的类，在消息通信中使用比较频繁，下面主要介绍较常用的几个类：
原文链接：https://engineering.linkedin.com/distributed-systems/log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying
Reactive Stream (响应式流/反应流) 是JDK9引入的一套标准，是一套基于发布/订阅模式的数据处理规范。响应式流从2013年开始，作为提供非阻塞背压的异步流处理标准的倡议。 它旨在解决处理元素流的问题——如何将元素流从发布者传递到订阅者，而不需要发布者阻塞，或订阅者有无限制的缓冲区或丢弃。更确切地说，Reactive流目的是“找到最小的一组接口，方法和协议，用来描述必要的操作和实体以实现这样的目标：以非阻塞背压方式实现数据的异步流”。
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使用 Redis 实现消息队列 普通的订阅 基于模式(pattern)的发布/订阅 看下源码实现 分析下源码实现 stream 的结构 streamCG 消费者组 streamConsumer 消费者结构 分析下源码实现 基于List的消息队列 基于 Streams 的消息队列 发布订阅 总结 参考 ◆使用 Redis 实现消息队列 Redis 中也是可以实现消息队列 不过谈到消息队列，我们会经常遇到下面的几个问题 1、消息如何防止丢失； 2、消息的重复发送如何处理； 3、消息的顺序性问题； 关于 mq
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。也能实现订阅发布系统，我们来看看怎样用redis和python结合起来进行订阅发布的，
好多初入学习大数据的人不是很清楚，今天分享一个图，并介绍一下大致的组件，其他还有一些组件是没有包含在其中的，但是大部分这个图片是有了的。
Redis提供了简单的发布订阅功能，虽然不能和专业的消息中间件比，但如果我们只是简单的想要使用发布订阅功能，那么Redis中的发布订阅更合适不过了，因为它和专业的消息中间比使用时相对比较简单。
发布/订阅（Publish/Subscribe）模式是一种消息传递模式，其中消息发布者（发布者）将消息发送到特定的主题，而消息订阅者（订阅者）通过订阅感兴趣的主题来接收相关消息。这种模式提供了一种松散耦合的通信方式，允许不同组件之间以异步方式进行通信。
安全是 Dapr 的基础，本文我们将来说明在分布式应用中使用 Dapr 时的安全特性和能力，主要可以分为以下几个方面。
我们去GitHub中查看其文档，可以发现他将subscribe定义变量成token，这就好比定时器方法的使用一样。为了我们取消定时器/订阅。
在过去的一年里，我一直是负责Wix的事件驱动消息基础设施（基于Kafka之上）的数据流团队的一员。该基础设施被 1400 多个微服务使用。 在此期间，我已经实现或目睹了事件驱动消息传递设计的几个关键模式的实现，这些模式有助于创建一个健壮的分布式系统，可以轻松处理不断增长的流量和存储需求。
2019 年是大数据实时计算领域最不平凡的一年，2019 年 1 月阿里巴巴 Blink （内部的 Flink 分支版本）开源，大数据领域一夜间从 Spark 独步天下走向了两强争霸的时代。Flink 因为其天然的流式计算特性以及强大的处理性能成为炙手可热的大数据处理框架。
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