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Kafka

269內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋Kafka相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場景，了解這一企業(yè)級互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)核心產(chǎn)品的更多信息。

共 269 條

淺談分布式消息技術(shù)Kafka

Kafka是最初由Linkedin公司開發(fā)，是一個分布式、分區(qū)的、多副本的、多訂閱者，基于zookeeper協(xié)調(diào)的分布式日志系統(tǒng)(也可以當(dāng)做MQ系統(tǒng))，常見可以用于web/nginx日志、訪問日志，消息服務(wù)等等，Linkedin于2010年貢獻(xiàn)給了Apache基金會并成為頂級開源項(xiàng)目。

2017-07-27 14:32:05

大數(shù)據(jù)分布式消息 Kafka

Kafka和消息隊(duì)列之間的超快速比較

Kafka最初是由Linkedin社區(qū)開發(fā)的一項(xiàng)技術(shù)。簡而言之，它有點(diǎn)像消息隊(duì)列系統(tǒng)，但它與消息隊(duì)列系統(tǒng)不同的就是它能夠支持pub/sub，可以在許多服務(wù)器上進(jìn)行擴(kuò)展，并重新播放消息。

2017-07-11 16:19:50

大數(shù)據(jù)Kafka 消息隊(duì)列

高速數(shù)據(jù)總線kafka介紹

本文主要介紹高速數(shù)據(jù)總線kafka，下面，我們就從Kafka的作用、產(chǎn)生背景以及架構(gòu)等方面來詳細(xì)講解。

2017-07-02 13:43:42

大數(shù)據(jù)kafka 數(shù)據(jù)總線

Spark Streaming vs. Kafka Stream 哪個更適合你

本文介紹了兩大常用的流式處理框架，Spark Streaming和Kafka Stream，并對他們各自的特點(diǎn)做了詳細(xì)說明，以幫助讀者在不同的場景下對框架進(jìn)行選擇。

2017-06-27 15:08:05

大數(shù)據(jù)Apache Spar Kafka Strea

實(shí)用 | 從Apache Kafka到Apache Spark安全讀取數(shù)據(jù)

隨著在CDH平臺上物聯(lián)網(wǎng)(IoT)使用案例的不斷增加，針對這些工作負(fù)載的安全性顯得至關(guān)重要。本篇博文對如何以安全的方式在Spark中使用來自Kafka的數(shù)據(jù)，以及針對物聯(lián)網(wǎng)(IoT)使用案例的兩個關(guān)鍵組件進(jìn)行了說明。

2017-06-26 15:00:17

大數(shù)據(jù)Apache Kafk Apache Spar

kafka數(shù)據(jù)可靠性深度解讀

本文首先從Kafka的架構(gòu)著手，先了解下Kafka的基本原理，然后通過對kakfa的存儲機(jī)制、復(fù)制原理、同步原理、可靠性和持久性保證等等一步步對其可靠性進(jìn)行分析，最后通過benchmark來增強(qiáng)對Kafka高可靠性的認(rèn)知。

2017-06-23 18:25:51

kafka 數(shù)據(jù)可靠性

什么時候該用RabbitMQ ，什么時候該用 Apache Kafka

這篇文章致力于給予潛意識，表意識一些公平的考慮，從今天最現(xiàn)代，最受歡迎的選擇： RabbitMQ和Apache Kafka。每個都有自己的起源故事, 設(shè)計(jì)意圖，使用案例，被應(yīng)用, 整合能力，和開發(fā)人員的經(jīng)驗(yàn)。對于任何的軟件，起源揭示總體設(shè)計(jì)意圖，都是一個很好的起點(diǎn)。

2017-05-15 09:55:07

RabbitMQ Apache Scala

Apache Kafka在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的價(jià)值

Kafka是個高可擴(kuò)展的生產(chǎn)消費(fèi)者系統(tǒng)。利用Kafka系統(tǒng)，用戶可以發(fā)布大量的消息，同時也能實(shí)時訂閱消費(fèi)消息。本文旨在說明Kafka如何在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中扮演越來越重要的角色。

2017-05-10 16:10:28

Kafka 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫

干貨｜Kafka在大數(shù)據(jù)環(huán)境中的應(yīng)用

我們生活在一個數(shù)據(jù)爆炸的時代，數(shù)據(jù)的巨量增長給我們的業(yè)務(wù)處理帶來了壓力，同時巨量的數(shù)據(jù)也給我們帶來了十分可觀的財(cái)富。隨著大數(shù)據(jù)將各個行業(yè)用戶、運(yùn)營商、服務(wù)商的數(shù)據(jù)整合進(jìn)大數(shù)據(jù)環(huán)境，或用戶取用大數(shù)據(jù)環(huán)境中海量的數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)平臺間的消息處理將變得尤為復(fù)雜。如何高效地采集、使用數(shù)據(jù)，如何減輕各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的壓力，也變得越來越突出。

2017-04-28 11:45:16

大數(shù)據(jù)Kafka 大數(shù)據(jù)應(yīng)用

Kafka設(shè)計(jì)原理以及在達(dá)觀產(chǎn)品中的應(yīng)用

這樣的業(yè)務(wù)需求需要達(dá)觀提供數(shù)據(jù)暫存服務(wù)，也就是說我們需要一個系統(tǒng)在生產(chǎn)者（客戶上報(bào)數(shù)據(jù)）和消費(fèi)者（后臺數(shù)據(jù)處理）之間進(jìn)行溝通，簡而言之叫系統(tǒng)間通信消息系統(tǒng)，這種模型就是經(jīng)典的生產(chǎn)者（producer）、消費(fèi)者（consumer）模型。

2017-03-16 20:00:17

Kafka 設(shè)計(jì)原理達(dá)觀產(chǎn)品

開源“Chaperone”：Uber是如何對Kafka進(jìn)行端到端審計(jì)的

為了監(jiān)控Kafka數(shù)據(jù)管道的健康狀況并對流經(jīng)Kafka的每個消息進(jìn)行審計(jì)，我們完全依賴我們的審計(jì)系統(tǒng)Chaperone。Chaperone自2016年1月成為Uber的跨數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施以來，每天處理萬億的消息量。下面我們會介紹它的工作原理，并說明我們?yōu)槭裁磿?gòu)建Chaperone。

2017-01-05 20:11:34

大數(shù)據(jù)技術(shù)審計(jì)系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)小課堂——深入淺出Kafka

Kafka可以讓合適的數(shù)據(jù)以合適的形式出現(xiàn)在合適的地方。Kafka的做法是提供消息隊(duì)列，讓生產(chǎn)者單往隊(duì)列的末尾添加數(shù)據(jù)，讓多個消費(fèi)者從隊(duì)列里面依次讀取數(shù)據(jù)然后自行處理。

2017-01-05 17:35:18

百度云天算

Kafka在行動：7步實(shí)現(xiàn)從RDBMS到Hadoop的實(shí)時流傳輸

本文目標(biāo)讀者是技術(shù)人員。繼續(xù)讀，我會圖解Kafka如何從關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS)里流輸數(shù)據(jù)到Hive，這可以提供一個實(shí)時分析使用案例。為了參考方便，本文使用的組件版本是Hive 1.2.1，F(xiàn)lume 1.6和Kafka 0.9。

2016-12-28 17:45:30

Hadoop 大數(shù)據(jù)Kafka

Apache Kafka如何讓流數(shù)據(jù)進(jìn)入主流譯文

開源Apache Kafka是一項(xiàng)高效的大數(shù)據(jù)策略中日益重要的核心部分，本文解釋了個中原委。

2016-10-19 16:52:52

流數(shù)據(jù)Apache Kafk

Kafka和Twitter新開源的DistributedLog技術(shù)對比

我們在2016年五月開源了DistributedLog項(xiàng)目，引起了社區(qū)的廣泛關(guān)注。大家常常問起的問題之一就是DistributedLog與Apache Kafka相對比，各有什么優(yōu)劣。

2016-10-17 15:04:02

開源 Distributed Apache Kafk

使用Elasticsearch、Kafka和Cassandra構(gòu)建流式數(shù)據(jù)中心

在過去的一年里，我遇到了一些軟件公司討論如何處理應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)(通常以日志和metrics的形式)。在這些討論中，我經(jīng)常會聽到挫折感，他們不得不用一組零碎的工具，隨著時間的推移將這些數(shù)據(jù)匯總起來。

2015-10-22 14:02:58

Elasticsear Kafka Cassandra

發(fā)布&訂閱的消息系統(tǒng) Kafka的深度解析

一個典型的kafka集群中包含若干producer（可以是web前端產(chǎn)生的page view，或者是服務(wù)器日志，系統(tǒng)CPU、memory等），若干broker（Kafka支持水平擴(kuò)展，一般broker數(shù)量越多，集群吞吐率越高），若干consumer group，以及一個Zookeeper集群。Kafka通過Zookeeper管理集群配置，選舉leader，以及在consumer group發(fā)生變化時進(jìn)行rebalance。producer使用push模式將消息發(fā)布到broker，consumer使用pull模式從broker訂閱并消費(fèi)消息。

2015-01-27 10:25:42

消息系統(tǒng)Kafka

LinkedIn三人小組離職創(chuàng)立Confluent:基于Kafka實(shí)時信息列隊(duì)系統(tǒng)

LinkedIn有個三人小組出來創(chuàng)業(yè)了—正是當(dāng)時開發(fā)出Apache Kafka實(shí)時信息列隊(duì)技術(shù)的團(tuán)隊(duì)成員，基于這項(xiàng)技術(shù)Jay Kreps帶頭創(chuàng)立了新公司Confluent，致力于為各行各業(yè)的公司提供實(shí)時數(shù)處理服務(wù)解決方案。

2014-11-10 09:52:51

Kafka Java客戶端代碼示例

kafka是linkedin用于日志處理的分布式消息隊(duì)列，linkedin的日志數(shù)據(jù)容量大，但對可靠性要求不高，其日志數(shù)據(jù)主要包括用戶行為（登錄、瀏覽、點(diǎn)擊、分享、喜歡）以及系統(tǒng)運(yùn)行日志（CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)及進(jìn)程狀態(tài)）……

2014-08-11 16:35:35

Kafka Java客戶端

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