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Kafka实战(三) -Kafka的自我修养

Apache Kafka是消息引擎系统,也是一个分布式流处理平台(Distributed Streaming Platform) Kafka是LinkedIn公司内部孵化的项目。LinkedIn最开始有强烈的数据强实时处理方面的需求,其内部的诸多子系统要执行多种类型的数据处理与分析,主要包括业务系统和应用程序性能监控,以及用户行为数据处理等。 遇到的主要问题: 数据正确性不足数据的收集主要采用轮询(Polling),确定轮询间隔时间就成了高度经验化的难题。虽然可以采用一些启发式算法(Heuristic)来帮助评估,但一旦指定不当,还是会造成较大的数据偏差。 系统高度定制化,维护成本高各子系统都需要对接数据收集模块,引入了大量的定制开销和人工成本 LinkedIn工程师尝试过使用ActiveMQ解决这些问题,但并不理想 显然需要有一个“大一统”

8月28日社区直播【Spark Streaming SQL流式处理简介】

直播间直达链接:(回看链接) https://tianchi.aliyun.com/course/live?liveId=41084 或钉钉扫描海报上二维码,进群直接观看。 时间 8月28日19:00 主讲人: 云魄,阿里云E-MapReduce 高级开发工程师,专注于流式计算,Spark Contributor,开源爱好者 简介: 本次直播将简要介绍EMR Spark Streaming SQL,主要包含Streaming SQL的语法和使用,最后做demo演示

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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