DataHub 简介 DataHub 类似于传统大数据解决方案中 Kafka 的角色，提供了一个数据队列功能。
DataHub 除了供了一个缓冲的队列作用。同时由于 DataHub 提供了各种与其他阿里云
上下游产品的对接功能，所以 DataHub 又扮演了一个数据的分发枢纽工作。DataHub 输入组件包括
Flume：主流的开源日志采集框架
DTS：类似 Canal，日志实时监控采集框架
Lo
rabbitmq
rabbitmq的消息可靠性rabbitmq-幂等引出的性能分析rocketmq
从rabbitmq到rocketmqkafka
从rocketmq到kafka：集群、一致性与重平衡pulsar
本篇综合对比
本篇先来谈谈 pulsarpulsar 可以简单的看做是 broker 集群 + bookkeeper集群 构成。broker 集群属于无状态
众所周知，Hadoop生态系统发展至今，已经汇集了超过二十个组件，这些组件各自致力于解决大数据处理当中所遇到的问题，同时基于Hadoop集群，也能实现很好的协作运行，共同来完成大数据处理各个环节的任务。其中涉及Kafka组件，有同学在问Hadoop和Kafka啥关系，下面我们就来解答一下。 首先，我们必须要了解一个事实，Hadoop和Kafka同属于Apache软件基金会，都是Apa
1、dBm dBm是一个考征功率绝对值的值，计算公式为：10lgP（功率值/1mw）。 [例1] 如果发射功率P为1mw，折算为dBm后为0dBm。 [例2] 对于40W的功率，按dBm单位进行折算后的值应为： 10lg（40W/1mw)=10lg（40000）=10lg4+10lg10+10lg1000=46dBm。 2、dB dB是一个表征相对值的值，当考虑甲的功率相
从数据库应用开发人员角度看， 数据库系统通常采用三级模式结构， 这是数据库系统内部的系统结构。一、基本概念 在数据模型中有“型” （type）和“值” （value）的概念。 型是指对某一类数据的结构和属性的说明， 值是型的一个具体赋值。 例如， 学生记录定义为（学号， 姓名， 性别， 系别， 年龄， 籍贯） 这样的记录型， 而（2013151
正常大家都这么问的，但是实际上应该是想问：kafka和redis queue有什么区别？，因为redis是一个基于内存的kv数据库，而kafka是分布式发布订阅消息系统。两者本身不是同样一个层次的东西。redis中有一个queue的数据类型，用来做发布/订阅系统，这个就可以和kafka进行比较了哈。 一、存储介质不同redis queue数据是存储在内存，虽然有AOF和RDB的持久化方式
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2023-08-15 17:09:23
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目录一.数据库（DB）1.数据库的优点2.数据库存储数据的特点二.数据库管理系统（DBMS）三.MySQL1.MySQL的优点2.MySQL的缺点3.使用MySQL四.SQL1.SQL的优点2.分类3.语法规范五.联系一.数据库（DB）数据库（database）：保存有组织的数据的容器，通常是一个文件或一组文件。数据库就相当于一个仓库，用于有组织的采存储数据。1.数据库的优点整体数据结构化数据的共
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2023-08-08 07:47:08
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我想从安全性和数据量这两个方面进行阐述。mongodb与mysql命令对比 传统的关系数据库一般由数据库(database)、表(table)、记录(record)三个层次概念组成，MongoDB是由数据库(database)、集合(collection)、文档对象(document)三个层次组成。MongoDB对于关系型数据库里的表，但是集合中没有列、行和关系概念，这体现了模式自由的特点。Mon
kafka和spark总结本文涉及到的技术版本号：scala 2.11.8kafka1.1.0spark2.3.1kafka简介kafka是一个分布式流平台，流媒体平台有三个功能发布和订阅记录流以容错的持久化的方式存储记录流发生数据时对流进行处理kafka通常用于两大类应用构件在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时数据管道构件转换或响应数据流的实时流应用程序kafka的几个概念kafka运行在集群
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2023-08-27 22:00:17
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1、什么是kafka? 2、JMS了解 3、kafka核心组件 4、为什么需要kafka消息队列？ 5、配置文件梳理 6、kafka文件存储机制 7、kafka为什么这么快？1、What is kafka? (官网：http://kafka.apache.org/)(了解)在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm、spark-streaming等通过消费Kafka的数据进行计算。KAF
作为消息队列来说，企业中选择mq的还是多数，因为像Rabbit，Rocket等mq中间件都属于很成熟的产品，性能一般但可靠性较强， 而kafka原本设计的初衷是日志统计分析，现在基于大数据的背景下也可以做运营数据的分析统计，而redis的主要场景是内存数据库，作为消息队列来说可靠性太差，而且速度太依赖网络IO，在服务器本机上的速度较快，且容易出现数据堆积的问题，在比较轻量的场合下能够适用。Rabb
数据采集传输主要技术分为两类，一类是离线批处理、另一类是实时数据采集和传输离线批处理最有名的是Sqoop、实时数据采集和传输最为常用的是Flume和KafkaSqoop：一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop（Hive）与传统数据库（Mysql、Oracle）之间数据传递。Flume：实时日志采集平台，一个高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Kafka：通常来说Flu
今天我们要讲的大数据公司叫作Confluent，这个公司是前LinkedIn员工出来后联合创办的，而创业的基础是一款叫作Apache Kafka的开源软件。Confluen联合创始人Jun Rao即将在QCon北京2018分享Apache Kafka的前世今生和未来的相关话题。在整个Hadoop的生态圈里，Kafka是一款非常特殊的软件。它由LinkedIn于2011年开源，并在2012年底从阿帕
Canal+Kafka实现mysql与Redis数据同步一、Canal简介canal主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费，早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始，业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。基于日志增量
一、语言不同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。kafka是采用Scala语言开发，它主要用于处理活跃的流式数据,大数据量的数据处理上二、结构不同RabbitMQ采用AMQP（Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议）是一个进程间传递异步消息的网络协议 RabbitMQ的broker
工作中被安排负责MQ相关的模块，所以了解一下做一个选择。我的要求：1.持久化2.高并发kafka和rabbitMQ的区别 kafka提交者的一个回答，翻译 kafka是一个通用的message broker，就像RabbItMQ一样，具有类似的分布式部署目标，但对消息模型语义的假设却非常不同。我会对“AMQP更成熟”的论点表示怀疑，并看看两种解决方案是如何解决你的问题的。 TL,博士,
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2023-08-27 22:19:08
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3、消息时序（timing）在测定发送到一个队列的消息时间方面，RabbitMQ提供了多种能力：1）消息存活时间（TTL）发送到RabbitMQ的每条消息都可以关联一个TTL属性。发布者可以直接设置TTL或者根据队列的策略来设置。系统可以根据设置的TTL来限制消息的有效期。如果消费者在预期时间内没有处理该消息，那么这条消息会自动的从队列上被移除（并且会被移到死信交换器上，同时在这之后的消息都会这样
文章目录一、Kafka和ActiveMQ基本对比二、从消费模式看activemq与kafka三、应用场景总结 我们知道，在大数据开发过程中我们经常会使用到消息队列类型的组件。消息队列中间件主要用来实现异步消息、应用解耦、流量削峰等功能。那么，业务中常见的就是Kafka与ActiveMQ。同为消息中间件，二者的区别究竟在哪里，今天我们就做一个简单的对比。。 一、Kafka和ActiveMQ基本对
Kafka 和 Kafka-clients 的区别
在Kubernetes（K8S）中使用 Kafka 和 Kafka-clients 时，很多初学者会对它们之间的区别感到困惑。实际上，Kafka 是一个分布式消息系统，而 Kafka-clients 提供了 Java 客户端库来与 Kafka 通信。下面我将详细介绍它们之间的区别，并提供代码示例来帮助你更好地理解。
### 步骤
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Kafka 与 RocketMQ 性能对比一：文件存储1、Kafka：文件以 topic和分区进行存储，每一个 topic 可以创建多个分区，每一个分区包含单独的文件夹，并且是多副本机制。topic 的每一个分区会有 Leader 与 Follow，并且 Kafka 内部有机制保证 topic 的某一个分区的 Leader 与 follow 不会存在在同一台机器，并且每一台 broker 会尽量均
