两者都是从传统的Pub/Sub消息系统演化出来的,但是进化方向不一样,比较如下: Kafka是为了数据集成的场景,与以往Pub/Sub消息总线不一样,通过分布式架构提供了海量消息处理.高容错的方式存储海量数据流.保证数据流的顺序等特性. MQTT是为了物联网场景而优化,不但提供多个QoS选项(exact once.at least once.at most once),而且还有层级主题.遗嘱等等特性. 两者都是传统消息中间件与不同的业务场景结合的产物.两者却可以结合起来使用,比如用MQTT接受物

MQ初窥门径 全称(message queue)消息队列,一个用于接收消息.存储消息并转发消息的中间件 应用场景 用于解决的场景,总之是能接收消息并转发消息 用于异步处理,比如A服务做了什么事情,异步发送一个消息给其他B服务. 用于削峰,有些服务(秒杀),请求量很高,服务处理不过来,那么请求先放到消息队列里面,后面按照能力处理,相当于蓄水池. 应用解耦.消息通讯等等 总之MQ是可以存放消息并转发消息的中间件,场景取决于拿这个能力去解决什么问题 MQ概念模型 MQ向别人承诺的场景是接收消息,存储,

这是一篇分享文 转自:http://www.cnblogs.com/williamjie/p/9481780.html  尊重原作,谢谢 消息队列 为什么写这篇文章? 博主有两位朋友分别是小A和小B: 小A,工作于传统软件行业(某社保局的软件外包公司),每天工作内容就是和产品聊聊需求,改改业务逻辑.再不然就是和运营聊聊天,写几个SQL,生成下报表.又或者接到客服的通知,某某功能故障了,改改数据,然后下班部署上线.每天过的都是这种生活,技术零成长. 小B,工作于某国企,虽然能接触到一些中间件技术.

作为消息队列来说,企业中选择mq的还是多数,因为像Rabbit,Rocket等mq中间件都属于很成熟的产品,性能一般但可靠性较强, 而kafka原本设计的初衷是日志统计分析,现在基于大数据的背景下也可以做运营数据的分析统计,而redis的主要场景是内存数据库,作为消息队列来说可靠性太差,而且速度太依赖网络IO,在服务器本机上的速度较快,且容易出现数据堆积的问题,在比较轻量的场合下能够适用. RabbitMQ,遵循AMQP协议,由内在高并发的erlanng语言开发,用在实时的对可靠性要求比较高的消

from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext, \ [ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume]) from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils directKafkaSt

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足,为此我们重新用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日志的可

这是一篇分享文 转自:http://www.cnblogs.com/williamjie/p/9481780.html  尊重原作,谢谢 消息队列 为什么写这篇文章? 博主有两位朋友分别是小A和小B: 小A,工作于传统软件行业(某社保局的软件外包公司),每天工作内容就是和产品聊聊需求,改改业务逻辑.再不然就是和运营聊聊天,写几个SQL,生成下报表.又或者接到客服的通知,某某功能故障了,改改数据,然后下班部署上线.每天过的都是这种生活,技术零成长. 小B,工作于某国企,虽然能接触到一些中间件技术.

定义: Flume:是Cloudera提供的一个分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统: Kafka:是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统: 各特点: 场景: Flume主要是和HDFS\HBase结合,有特殊优化效率更好: Kafka 是一个通用型系统,开发商 Cloudera 推荐如果数据需要被多个应用程序消费的话,推荐使用 Kafka. 实时过滤: Flume 可以在拦截器里面实时处理数据.这个特性对实时过滤数据非常有用.Kafka 需要一个外部系统帮助处理数据. 数据保存: kafka

1.区别: Kafka和RocketMQ的区别: 1.两者对于消息的单机吞吐量.时效性.可用性.消息可靠性都差不多,其中时效性就是消息延迟都在ms级,kafka吞吐量会更大. 2.功能支持方面:Kafka主要应用于大数据场景,因此其功能较为简单,主要支持简单的MQ功能.RocketMQ支持较为完善的功能,例如:优先级队列.延迟队列.死信队列.重试队列. 3.topic数量对吞吐量影响方面:kafka几十到几百的topic规模的时候吞吐量就会大幅度下降,RocketMQ则支持几百/几千的topic

经常有人问我 有个 xx 需求,我应该用 Kafka 还是 RabbitMQ ? 这个问题很常见,而且很多人对二者的选择也把握不好. 所以我决定写篇文章来详细说一下:Kafka 和 RabbitMQ 的区别,适用于什么场景? 同时,这个问题在面试中也经常问到. 下面我会通过 6 个场景,来对比分析一下 Kafka 和 RabbitMQ 的优劣. 一.消息的顺序 有这样一个需求:当订单状态变化的时候,把订单状态变化的消息发送给所有关心订单变化的系统. 订单会有创建成功.待付款.已支付.已发货的状态

版本介绍 从使用上来看,以0.9为分界线,0.9开始不再区分高级/低级消费者API. 从兼容性上来看,以0.8.x为分界线,0.8.x不兼容以前的版本. 总体拓扑架构 从上可知: 1.生产者不需要访问zookeeper. 2.消费者fetch消息.生产者发布消息总是向leader节点发请求,不会发送给follower. 3.和rocketmq一样,为了线性提高性能,每个topic被分为partition(跟数据库的分库分表一样的道理,对业务而言透明,属于技术策略,不是业务策略),每个partit

1 kafka Streams:   概念: 处理和分析储存在Kafka中的数据,并把处理结果写回Kafka或发送到外部系统的最终输出点,它建立在一些很重要的概念上,比如事件时间和消息时间的准确区分,开窗支持,简单高效的应用状态管理. *一个流(stream)是Kafka中最重要的抽象概念:它代表了一个无界,持续更新的数据集.一个流是一个有序,可重复读取,容错的不可变数据记录序列,一个数据记录被定义为一个键值对(key-value pair). *一个流处理应用,用Kafka Streams开发

MQTT简介 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输),基于TCP/IP 协议栈而构建,虽然叫消息队列遥测传输,但是她与消息队列毫无关系,她是一个IBM开发的客户端服务端架构的 发布/订阅模式 的消息传输协议;她的设计思想是轻巧.开放.简单.规范.易于实现,因此MQTT比较适合在物联网环境(IoT,Internet of Things)以及机器与机器的通信(M2M,Machine to Machine)等受限的环境下. MQTT的优势

kafka和MQ的区别: 1)在架构模型方面, RabbitMQ遵循AMQP协议,RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue组成,其中exchange和binding组成了消息的路由键:客户端Producer通过连接channel和server进行通信,Consumer从queue获取消息进行消费(长连接,queue有消息会推送到consumer端,consumer循环从输入流读取数据).rabbitMQ以broker为中心:有消息的确认机制. kafka遵从一

什么是kafka? Kakfa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. 活动流数据是几乎所有站点在对其网站使用情况做报表时都要用到的数据中最常规的部分.活动数据包括页面访问量(Page View).被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容.这种数据通常的处理方式是先把各种活动以日志的形

MQTT协议 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输)最早是IBM开发的一个即时通讯协议,MQTT协议是为大量计算能力有限且工作在低带宽.不可靠网络的远程传感器和控制设备通讯而设计的一种协议. MQTT协议的优势是可以支持所有平台,它几乎可以把所有的联网物品和互联网连接起来. 它具有以下主要的几项特性: 1.使用发布/订阅消息模式,提供一对多的消息发布和应用程序之间的解耦: 2.消息传输不需要知道负载内容: 3.使用 TCP/IP 提供

一.原理介绍   本文内容参考:https://github.com/apache/storm/tree/master/external/storm-kafka#brokerhosts (一)使用storm-kafka的关键步骤 1.创建ZkHosts 当storm从kafka中读取某个topic的消息时,需要知道这个topic有多少个分区,以及这些分区放在哪个kafka节点(broker)上, ZkHosts就是用于这个功能. 关于kafka信息在zk中的内容请参考:http://blog.c

完成一套精准,漂亮图形化监控系统从这里开始第一步 Telegraf是收集和报告指标和数据的代理 它是TICK堆栈的一部分,是一个用于收集和报告指标的插件驱动的服务器代理.Telegraf拥有插件或集成功能,可直接从运行的系统获取各种指标,从第三方API获取指标,甚至通过StatsD和Kafka消费者服务来收听指标.它还具有输出插件,可将指标发送到各种其他数据存储,服务和消息队列,包括InfluxDB,Graphite,OpenTSDB,Datadog,Librato,Kafka,MQTT,NSQ

写在前面 近日恰逢老男孩全栈8期毕业季,课程后期大家“期待+苦逼”的时刻莫过于每天早上内容回顾和面试题问答部分[临近毕业每天课前用40-60分钟对之前内容回顾.提问和补充,专挑班里不爱说话就的同学回答]. 期待的是可以检验自己学习的成功:苦逼的是怎么又有东西没记住,但我们依然每天坚持一遍.一遍又一遍指导记住为止. 原本以为大家会把讲过的都记录下来,以便日后毕业复习,事实证明18岁的我还是太年轻. 一切想象的太美好,三番五次督促整理到自己笔记上,可是这群小子们就有不照干的呢. 最后同学们获胜,我还

前端和框架 1.谈谈你对http协议的认识 浏览器本质,socket客户端遵循Http协议 HTTP协议本质:通过\r\n分割的规范,请求响应之后断开链接 ==> 短连接.无状态 具体: Http协议是建立在tcp/ip之上的,是一种规范,它规范定了发送的数据的数据格式, 然而这个数据格式是通过\r\n进行分割的,请求头与请求体也是通过2个\r\n分割的,响应的时候, 响应头与响应体也是通过\r\n分割,并且还规定已请求已响应就会断开链接,即-->短连接.无状态 2.谈谈你对websocket