Apache Kafka:分布式消息传递系统
Apache Storm:实时消息处理
我们如何在实时数据管道中使用这两种技术来处理事件数据?
在实时数据管道方面,我觉得两者做的工作是一样的。如何在数据管道上同时使用这两种技术?
您将Apache Kafka用作分布式和健壮的队列,它可以处理大量数据,并使您能够将消息从一个endpoint传递到另一个endpoint。
风暴不是队列。它是一个具有分布式实时处理能力的系统,这意味着您可以并行地对实时数据执行各种操作。
这些工具的通用流程(据我所知)如下:
所以你有你的实时应用程序处理大量的数据,把它发送到Kafka队列。Storm从Kafaka那里提取数据,并进行一些必要的操作。此时,您通常希望从这些数据中获得一些好处,因此您可以将其发送到某个Nosql db以进行额外的BI计算,或者您可以简单地从任何其他系统中查询这个Nosql。
我正在使用Flink从Apache Pulsar读取数据。我在pulsar中有一个分区主题,有8个分区。在本主题中,我生成了1000条消息,分布在8个分区中。我的笔记本电脑中有8个内核,因此我有8个子任务(默认情况下,并行度=#个内核)。在执行Eclipse中的代码后,我打开了Flink UI,发现一些子任务没有收到任何记录(空闲)。我希望所有8个子任务都能得到利用(我希望每个子任务都映射到我的主
我们需要的是直接的API来设置和使用集群消息队列。我们最初的计划是使用Camel在集群JMS或ActiveMQ队列上进行消费/生产。Kafka如何使这项任务变得更容易?在任何一种情况下,应用程序本身都将在WebLogic服务器上运行。 消息传递将是点对点类型,其中有多个相同服务的实例在运行,但根据负载平衡策略,只有一个实例应该处理消息并发出结果。消息队列也是群集的,因此服务实例或队列实例的失败都不
目前我正在研究Apache spark和Apache ignite框架。 这篇文章介绍了它们之间的一些原则差异,但我意识到我仍然不理解它们的目的。 我的意思是,哪一个问题更容易产生火花而不是点燃,反之亦然?
我正试图找出这两种设置之间的区别。大小和缓冲区。Kafka制作人的记忆。 据我所知。大小:这是可以发送的批次的最大大小。 文档描述了缓冲区。memory as:生产者可以用来缓冲等待发送的记录的内存字节。 我不明白这两者之间的区别。有人能解释一下吗? 谢啦
我正在做一个学术项目,涉及传感器的流数据。我已经包围了苍鹭(Storm的接班人)和尼菲。两者都支持内置背压,这对我的项目至关重要。Apache Nifi和Heron之间的主要区别是什么? 哪款更适合物联网应用?
我试图使用Apache Camel Quartz2实现一个调度器,它每分钟执行一次路由,并按预期执行一些任务。我使用spring DSL实现与apache camel相关联的路由,如下所示: 根据日志,它不会记录为路由记录的消息,例如Direct:DomainsWithFTPUsers等等。请指导如何实现同样的目标。