kafka
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Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
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来自主题:kafka · 2019-10-08
匿名用户
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金币1
来自主题:大数据 · 2019-07-22
haohaopku某银行 擅长领域:银行大数据平台, 大数据
银行在建设大数据平台的过程中,不可避免地遇到各种技术难点问题。遇到难点问题时,项目组需协调各种资源解决这个问题。在使用kafka(0.8.2.1)的时候,遇到一个很诡异的问题,具体如下:应用调用kafka的API往kafka里发送数据,每隔一段时间后(大概发送百万笔报文后),发送端就会出现OOM的问...
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来自主题:kafka · 2019-06-17
匿名用户
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首先要安装java,推荐安装JAVA8版本 安装zookeeper,kafka使用zookeeper保存集群的云数据信息和消费者信息。Kafka发行版自带zookeeper,可以直接从脚本启动,但是建议安装完整版zookeeper。 安装kafka broker kafka下载地址:http://kafka.apache.org/downloads.html解压命令:tar...
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来自主题:kafka · 2019-06-17
jwhdhr农商银行 擅长领域:Redis, 数据库, 银行日志分析系统
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kafka应用程序包含大量的度量指标,它们所涉及的范围从简单的流量速率度量到各种请求类型的时间度量,这些度量为kafka的每一种行为提供了详细的信息,但是是否我们能从其中选择出自己所需要的以及关键性的指标,这个需要我们的运维人员按需所需在这我主要描述几种在kafka监控中...
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来自主题:大数据 · 2018-10-08
赵法威twt 擅长领域:中间件, 数据库, 容器云
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金币1
来自主题:大数据 · 2018-05-03
windix蚂蚁金服 擅长领域:大数据, spark, 大数据组件
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一、券商实施个性化推荐项目的必要性 1.1 个性化推荐技术发展背景 目前,随着用户接收到的信息量爆炸般增长,传统的推荐以及服务方式的边际收益正在不断减少,用户个性化的需求变得越来越多。大数据实时个性化服务,主要基于大数据用户画像、产品画像建设成果,结合实时流计算框架...(more)
专栏: 最佳实践
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来自主题:kafka · 2017-10-11
姜沫鞋盒新能源 擅长领域:区块链, OpenStack, 机器学习
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作者|Haohui Mai, Bill Liu, Naveen Cherukuri译者|核子可乐 Uber公司通过传播各类实时来源数据以实现更加无缝化且令人愉悦的用户体验。具体而言,Uber需要交付 UberEATS 订单的预估交付时间(简称 ETD)、结合即时交通条件得出的指导配送路线以及其间各项重要影响指标。来自Ub...(more)
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来自主题:大数据 · 2017-10-10
Lancer互联网 擅长领域:大数据, MySQL, 中间件
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岗位职责: 1、负责大数据项目的设计与研发;2、深度参与大数据系统的源码级别开发、核心优化、功能模块改进的二次开发;3、负责Hadoop、Hive、Spark、Lucene、Kafka等开源组件的部署及性能优化;4、负责基于Hadoop、Spark等开源大数据组件进行项目核心代码的编写源码修改.5、...(more)
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来自主题:kafka · 2017-10-10
James_LiuAXA 擅长领域:知识图谱, 容器云, 人工智能
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Kafka起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark等都支持与Kafka集成。 1 概述 Kafka与传统消息系统相比,有以下不同: ...(more)
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来自主题:kafka · 2017-09-27
千户余音njiairport 擅长领域:机器学习, 消息队列(rabbit-mq server), kafka
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我们把这个系统叫做发布管道(Publishing Pipeline)。这篇文章主要关注后端的系统,我们会介绍如何使用 Kafka 保存纽约时报的文章,以及如何使用 Kafka 和 Steams API 将发布的内容实时推送给各种应用。下面是总体的架构图,具体细节稍后详述。 微信图片_20170927093957.jpg 基于...(more)
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Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。

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