PipelineDB 安装yum install https://s3-us-west-2.amazonaws.com/download.pipelinedb.com/pipelinedb-0.9.8u2-centos7-x86_64.rpm或sudo rpm -ivh pipelinedb-0.9.8u2-centos7-x86_64.rpm 初始化pipeline-init -D <data directory> 启动pipeline-ctl -D /var/lib/pgsql/pipel…

Kafka.RabbitMQ.RocketMQ等消息中间件的对比 —— 消息发送性能和优势 引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 原文:http://jm.taobao.org/2016/04/01/kafka-vs-rabbitmq-vs-rocketmq-message-send-performance/?utm_source=tu…

文章目录 1.前言 2.概念 2.1.MQ简介 2.2.MQ特点 2.2.1.先进先出 2.2.2.发布订阅 2.2.3.持久化 2.2.4.分布式 3.消息中间件性能究竟哪家强? 3.1.Kafka 3.2.RabbitMQ 3.3.RocketMQ 4.测试 4.1.测试目的 4.2.测试场景 4.2.1.Kafka 4.2.2.RocketMQ 4.2.3.RabbitMQ 4.3.测试结论 5.消息队列优点对比 5.1.各个消息队列 5.1.1.RabbitMQ 5.1.2.Redis…

前言在分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 概念MQ简介MQ,Message queue,消息队列,就是指保存消息的一个容器.具体的定义这里就不类似于数据库.缓存等,用来保存数据的.当然,与数据库.缓存等产品比较,也有自己一些特点,具体的特点后文会做详细的介绍.现在常用的MQ组件有ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ.ZeroMQ.Me…

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…

前言 最新项目中要用到消息队列来做消息的传输,之所以选着 Kafka 是因为要配合其他 java 项目中,所以就对 Kafka 了解了一下,也算是做个笔记吧. 本篇不谈论 Kafka 和其他的一些消息队列的区别,包括性能及其使用方式. 简介 Kafka 是一个实现了分布式的.具有分区.以及复制的日志的一个服务.它通过一套独特的设计提供了消息系统中间件的功能.它是一种发布订阅功能的消息系统. 一些名词 如果要使用 Kafka ,那么在 Kafka 中有一些名词需要知道,文本不讨论这些名词是否在其他…

一.为什么需要消息系统 1.解耦: 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余: 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕. 3.扩展性: 因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可. 4.…

完整解决方案请参考: Setting Up and Running Apache Kafka on Windows OS   在环境搭建过程中遇到两个问题,在这里先列出来,以方便查询: 1. \Java\jre7\lib\ext\QTJava.zip was unexpected at this time. Process exited 解决方案: 1.1 右键点击"我的电脑" -> "高级系统设置" -> "环境变量" 1.2 查看…

kafka作为消息队列,在与netty.多线程配合使用时,可以达到高效的消息队列…

0. 关键概念 关键概念 Concepts Function Topic 用于划分Message的逻辑概念,一个Topic可以分布在多个Broker上. Partition 是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础,每个Topic都至少被切分为1个Partition. Offset 消息在Partition中的编号,编号顺序不跨Partition(在Partition内有序). Consumer 用于从Broker中取出/消费Message. Producer 用于往Broker中发送/生产Me…