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    來自:百科
    Flume是一個(gè)高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng),F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方,用于收集數(shù)據(jù);同時(shí),F(xiàn)lume提供對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理,并寫到各種數(shù)據(jù)接受方的能力。 用戶使用Flume系統(tǒng)采集日志,并且通過LTS側(cè)提供的KAFKA協(xié)議方式上報(bào)日志。以下是部分常用數(shù)據(jù)采集場景示例:
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    為Topic設(shè)置合理的分區(qū)數(shù),消息均勻地分布到所有分區(qū)中,能夠?qū)崿F(xiàn)負(fù)載均衡與水平擴(kuò)展。同時(shí),不同的消費(fèi)者可以從一個(gè)或者多個(gè)分區(qū)中同時(shí)消費(fèi)消息,提升消息處理能力。 副本數(shù)越多,消息越可靠,但副本間的消息同步也會消耗帶寬與計(jì)算性能。 分布式消息服務(wù) DMS 華為云分布式消息服務(wù)DMS是完全托管的消息隊(duì)列服務(wù)
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    Flink的Dataflow模型,完全的實(shí)時(shí)計(jì)算框架。采用高性能計(jì)算資源,從用戶自建的Kafka、MRS-Kafka、DMS-Kafka消費(fèi)數(shù)據(jù),單SPU每秒吞吐1千~2萬條消息,不同場景的吞吐量有差異。 應(yīng)用場景 實(shí)時(shí)流分析場景 提供易用、低時(shí)延、高吞吐的實(shí)時(shí)流分析服務(wù)。支持Stream SQL和用戶自定義作業(yè)做流分析。
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    云知識 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理場景化解決方案 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理場景化解決方案 時(shí)間:2020-12-16 09:54:47 HCIP-Big Data Developer系列課程。大數(shù)據(jù)應(yīng)用中實(shí)時(shí)流的場景解決方案,從方案架構(gòu)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架,包括數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲,包括實(shí)時(shí)流案例分析及實(shí)戰(zhàn)。
    來自:百科
    AMQP消息隊(duì)列。詳細(xì)請參考使用AMQP訂閱推送。 訂閱推送 適用場景 優(yōu)點(diǎn) 限制 HTTP/HTTPS訂閱推送 應(yīng)用作為服務(wù)端被動接收IoT云服務(wù)消息 / / AMQP訂閱推送 應(yīng)用作為客戶端,可主動拉取IoT云服務(wù)消息,也可以通過監(jiān)聽被動接收 IoT云服務(wù)消息。 能主動拉取數(shù)據(jù)
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    MySQL數(shù)據(jù)庫免費(fèi)領(lǐng)取 華為云數(shù)據(jù)服務(wù)基于華為累積多年的數(shù)據(jù)庫研發(fā)、搭建和維護(hù)經(jīng)驗(yàn),結(jié)合數(shù)據(jù)庫云化改造技術(shù),大幅優(yōu)化傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。本文為您介紹免費(fèi)的MySQL數(shù)據(jù)庫領(lǐng)取方法、sql數(shù)據(jù)庫知識點(diǎn)等內(nèi)容 華為云數(shù)據(jù)服務(wù)基于華為累積多年的數(shù)據(jù)庫研發(fā)、搭建和維護(hù)經(jīng)驗(yàn),結(jié)合數(shù)據(jù)庫云
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    分布式消息服務(wù)(DMS)是一種基于分布式集群技術(shù)的消息中間件,具有大規(guī)模、高可靠、高并發(fā)訪問、可擴(kuò)展且完全托管的特點(diǎn)。 為云上服務(wù)提供業(yè)務(wù)解耦、錯(cuò)峰流控、日志同步、最終一致性等能力。 DMS新增Kafka隊(duì)列類型,完全兼容開源Kafka,應(yīng)用程序直接使用原生Kafka客戶端。 分布式消息服務(wù) Kafka 分布式消息服務(wù)
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    端加入消息隊(duì)列。 可以控制活動的人數(shù) 可以緩解短時(shí)間內(nèi)高流量壓垮應(yīng)用。 日志處理 日志處理是指將消息隊(duì)列用在日志處理中,比如Kafka的應(yīng)用,解決大量日志傳輸?shù)膯栴}。 消息通訊 消息通訊是指,消息隊(duì)列一般都內(nèi)置了高效的通信機(jī)制,因此也可以用在純的消息通訊。比如實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對點(diǎn)消息隊(duì)列,或者聊天室等。
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    能力,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸給業(yè)務(wù)計(jì)算層。 數(shù)據(jù)存儲:運(yùn)維數(shù)據(jù)經(jīng)過 AOM 后端服務(wù)的處理,將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫中,其中Cassandra用來存儲時(shí)序的指標(biāo)數(shù)據(jù),Redis用來查詢緩存,ETCD用來存儲AOM的配置數(shù)據(jù),ElasticSearch用來存儲資源、日志、告警和事件。 業(yè)務(wù)計(jì)算層 A
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    、用于數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)遷移和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步的云服務(wù)。 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)圍繞云數(shù)據(jù)庫,降低了數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)流通的復(fù)雜性,有效地幫助您減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀?。您可通過數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)快速解決多場景下,數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)流通問題,以滿足數(shù)據(jù)傳輸業(yè)務(wù)需求。 2. 實(shí)時(shí)遷移 實(shí)時(shí)遷移是指在數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)器能夠同
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    主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫在線體驗(yàn) 主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫在線體驗(yàn) 如何十分鐘快速上手時(shí)序數(shù)據(jù)庫?主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫在線獲取。核心代碼,包括集群功能全部開源。針對物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運(yùn)維等設(shè)計(jì)和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺???0倍以上的時(shí)序數(shù)據(jù)庫功能,提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計(jì)算等功能,最大程度減少研發(fā)和運(yùn)維的復(fù)雜度。
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