什么是大数据大数据就是海量数据的高效处理。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。数据存储层数据有很多分法，有结构化，半结构化，非结构化；也有元数据，主数据，业务数据；还可以分为GIS，视频，文件，语音，业务交易类
一、选择消息队列产品的基本标准在消息队列的技术选型上，并不存在说哪个消息队列就是“最好的”。常用的几个消息队列，每个产品都有自己的优势和劣势，需要根据现有系统的情况，选择最适合的那款产品。 技术产品的及格标准：必须是开源产品：如果遇到Bug至少有机会通过修改源代码迅速修复或规避，解决燃眉之急。必须是近年来比较流行并且有一定社区活跃度的产品：流行的好处是，只要使用的场景不太冷门，遇到的Bu
文章目录前言一、消息存储整体架构二、刷盘策略2.1 同步刷盘2.2 异步刷盘2.3 broker配置文件中指定刷盘方式三、刷盘原理3.1 零拷贝3.2 零拷贝实现的方式总结 前言嗨，大家好，我是希留。消息存储是RocketMQ中最为复杂和最为重要的一部分，本文将从消息存储整体架构以及刷盘策略来聊一聊RocketMQ是如何进行消息存储的。一、消息存储整体架构引用官方的一张设计图来说明下MQ的存储设
一、消息队列(MQ)概述消息队列（Message Queue），是分布式系统中重要的组件，其通用的使用场景可以简单地描述为：当不需要立即获得结果，但是并发量又需要进行控制的时候，差不多就是需要使用消息队列的时候。消息队列主要解决了应用耦合、异步处理、流量削锋等问题。当前使用较多的消息队列有RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka等，而部分数据库如Redis、Mysql也可实
导语 ： 消息队列是分布式系统中重要的组件，在很多生产环境如商品抢购等需要控制并发量的场景下都需要用到。最近组内需要做流水server的选型升级，这里对消息队列及常见的消息队列进行了一次调研，整理了相关资料，分享给大家。 一、消息队列(MQ)概述 消息队列（Message Queue），是分布式系统中重要的组件，其通用的使用场景可以简单地描述为： 当不需要立即获得结
分布式消息队列nsq，简单易用，去中心化的设计使nsq更健壮，nsq充分利用了go语言的goroutine和channel来实现的消息处理，代码量也不大，读不了多久就没了。后期的文章我会把nsq的源码分析给大家看。 主要的分析路线如下分析nsq的整体框架结构，分析如何做到的无中心化分布式拓扑结构，如何处理的单点故障。分析nsq是如何保证消息的可靠性，如何保证消息的处理，对于消息的持久化是如何处理和
MQ（Message Queue）消息队列，是基础数据结构中“先进先出”的一种数据结构。指把要传输的数据（消息）放在队列中，用队列机制来实现消息传递——生产者产生消息并把消息放入队列，然后由消费者去处理。消费者可以到指定队列拉取消息，或者订阅相应的队列，由MQ服务端给其推送消息。以下是常用的消息队列软件Apache Kafka： Kafka是一个高吞吐量的分布式发布-订阅消息系统，其主要设计目的是
大数据技术栈-Web框架&消息队列前言很多人写这方面的文章都喜欢从大的方
原创
2023-03-17 20:01:43
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与传统数据分析不同的是，数据挖掘技术在对信息进行挖掘和发现知识的过程中，没有明确的假设。它通过分析历史数据，建立数据模型，以预测未来的趋势和行为，并对此作出预测性判断。从庞大的数据库中发现隐藏的、有价值的信息是进行数据挖掘的主要目的，它的主要功能有： 1、能够预测未来趋势和行为的功能 以前需要进行大量手工分析的问题，现在运用数据挖掘技术就能够自动地在数据库中查找预测信息，并可以依据数据迅速
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2023-08-08 15:18:51
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参考链接：https://blog.csdn.net/lmseo5hy/article/details/79542571 大数据技术为决策提供依据，在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色，在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用，很多国家，如中国、美国以及欧盟等都已将大数据列入国家发展战略
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2018-11-08 11:39:00
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1、什么是大数据？在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前的传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处理海量数据的软件工具应运而生，这就是大数据！ 2、数据的处理技术处理海量数据的核心技术：海量数据存储：分布式海量数据运算：分布式 3、常用的大数据框架这些核心技术
1、前言消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题。它可以实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构，是大型分布式系统不可缺少的中间件。消息队列在电商系统、消息通讯、日志收集等应用中扮演着关键作用，以阿里为例，其研发的消息队列（RocketMQ）在历次天猫 “双十一” 活动中支撑了万亿级的数据洪峰，为大规模交易提供了有力保障。作为提升应用性能的重要手段，分布
Kafka概述 和消息系统类似 消息中间件：生产者和消费者 妈妈：生产者 你：消费者 馒头：数据流、消
原创
2022-09-18 02:12:15
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常用消息队列：1.ActiveMQ 2.RabbitMQ 3.Kafka 4.RocketMQ(阿里巴巴消息中间件，支持事务，未开源)目的：用来在服务与服务之间进行异步通信的优势：流量肖锋任务异步处理解耦RabbitMQ组件：broker：简单来说就是消息队列服务器实体。exchange：queue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列binding：绑定，它的作用就是把exchang
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2023-07-30 10:42:49
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前言消息队列 已经逐渐成为企业应用系统 内部通信 的核心手段。它具有 低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性 等一系列功能。当前使用较多的 消息队列 有 RabbitMQ、 RocketMQ、 ActiveMQ、 Kafka、 ZeroMQ、 MetaMQ 等，而部分 数据库 如 Redis、 MySQL 以及 phxsql 也可实现消息队列的功能。1.消息队列概述消息队列 是指利用 高效可
导读： 前段时间深入学习了消息队列，分布式系统等等，发现消息队列是相当重要的一个环节，如果我们说客户端和服务端之间存在中间件的管理（ActiveMQ的作用），让我们能够很自然的去实现发布订阅消息，能够实现微服务功能，这些都是一些很重要的环节。当我们使用某些软件的时候，总是存在一些的推送消息，那么这些消息怎么能够准确的推
随着大数据的应用市场快速渗透到各行各业，很多人会疑问到到底哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?弗雷斯特研究公司发布了最热的十个大数据技术，海森大数据带您一起来看一下。 1、预测分析预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。随着现在硬件和软件解决方案的成熟，许多公司利用大数
1. 概要在过去五年间，负责过从数百万DAU到几千万DAU的成熟型数据算法团队，也曾负责从零开始的到几百万DAU增长型团队，积累了一些数据建设的想法思考以及数据团队管理经验。以前数据团队-启明星的好几个小伙伴，现在也陆续走上了数据团队负责人的管理岗位，时不时还会和我讨论数据团队的建设、管理遇到的问题和疑惑，讨论过程沉淀了不少的总结和思索。于是乎写下这篇文章，旨在介绍在公司内大数据团队的定位作用，以
Kafka是一个分布式消息队列：生产者和消费者功能，由小语言scala写成。
原创
2022-01-12 15:54:35
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简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：一、大数据采集大数据采集，即对各种...
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2021-07-20 11:35:56
482阅读
