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
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2024-04-16 08:17:08
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MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储。二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。 指标 MongoDB(v2.4.9) Redis(v2.4.17) 比较
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2023-07-06 16:24:01
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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
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2024-05-20 19:08:14
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前言 因为工作关系，我参加工作以来一直接触的数据库是mongoDB，因此想通过记笔记的形式将mongoDB常用的操作、案例、问题等记录下来，以便后续查看。正文mongoDB是什么？ mongoDB是一种数据库，就
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2023-11-24 15:36:11
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MongoDB与MySQL的操作对比表及区别介绍
MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL（全称Structured Query Language）语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型
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2024-03-12 14:44:12
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# 实现mongo索引和mysql的区别
## 索引的作用
索引是数据库中用于提高查询速度的一种数据结构。在MongoDB中，索引可以加快查询速度；在MySQL中，索引同样可以提高查询效率。但两者的实现方式有所不同。
### 流程
下面是实现“mongo索引和mysql的区别”的具体步骤：
```mermaid
erDiagram
MongoDB ||--o| 索引 : 包含
原创
2024-05-31 07:31:43
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方案概述在大数据 ETL 场景，将 Kafka 中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景，除了常规的消息流转外，很多场景还需要基于消息体内容做判断，然后决定下游服务做何种操作。该方案实现了通过 Kafka 中消息 Key 的内容来判断应该对 MongoDB 做增、删、改的哪种 DML 操作。当 Kafka 收到消息后，会自动触发函数计算中的函数，接收到消息，对消息内容做判断，然后再操作
文章目录前端模块化省流：chatGPT 总结一、参考资料二、发展历史1.无模块化引出的问题:横向拓展2.IIFE3.Commonjs(cjs)4.AMD引出的问题：5.CMD6.UMD7.ESM往期精彩文章 前端模块化省流：chatGPT 总结该文章主要讲述了前端模块化的发展历史和各个阶段的技术方案，包括无模块化（IIFE）、CommonJS、AMD、CMD、ESModule、UMD。其中，无模块
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。Rabbi
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2024-06-26 10:04:17
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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
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2023-11-18 23:14:38
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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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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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# MongoDB、Elasticsearch和MySQL的区别
在现代开发中，数据存储的解决方案非常多样化。MongoDB、Elasticsearch（ES）和MySQL是最常用的三种数据库，分别在不同场景中具有明显的优势。本文将探讨它们之间的主要区别，并通过代码示例来解释它们的用法。
## 数据库类型
- **MySQL**: 关系型数据库，采用严格的表结构，支持ACID事务。
- **
原创
2024-10-07 03:47:03
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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
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2024-02-16 10:35:51
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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
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2024-05-06 22:33:17
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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
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2024-04-23 19:02:35
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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
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2023-11-25 09:29:20
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第 7 章 Kafka 与 Flume7.1 Kafka 与 Flume 比较
在企业中必须要清楚流式数据采集框架 flume 和 kafka 的定位是什么：
flume：cloudera 公司研发:
适合多个生产者；
适合下游数据消费者不多的情况；
适合数据安全性要求不高
1、简介对于日志来说，最常见的需求就是收集、查询、显示，正对应logstash、elasticsearch、kibana的功能。 ELK日志系统在系统中，主要可解决的问题：基于日志的数据挖掘问题排查，上线检查根据关键字查询日志详情异常数据自动触发消息通知服务器监控，应用监控，Bug管理统计分析，比如接口的调用次数、执行时间、成功率等性能分析，用户行为分析，安全漏洞分析，时间管理 
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
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2024-04-01 15:14:34
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