一.前言 时隔一年半,技术变化特别快,学习也要跟上才行.以前写过EMQ数据转存问题,当时用了比较笨的方法,通过写插件的方式,把MQTT里面的数据发送到数据库进行存储.当时也是为了学习erlang和emq.现在随着对物联网的深入,也结合实际需求,不停的学习.下面将介绍我实验测试可行的物联网数据分析解决方案.采用的还是开源方案.通过订阅MQTT的根Topic,把所有物联网数据转存到InfluxDB时序数据库,然后通过Grafana进行图表显示.这应该是目前比较流行的方案.二.安装InfluxDB I

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

引言 上期我们对比了RocketMQ和Kafka在多Topic场景下,收发消息的对比测试,RocketMQ表现稳定,而Kafka的TPS在64个Topic时可以保持13万,到了128个Topic就跌至0.85万,导致无法完成测试.我们不禁要问: 为什么看不到Kafka性能暴跌的趋势呢? 今天的测试,就来排查一下这个问题,然后验证一下两个系统对外服务的稳定性.本次测试,要引入"稳定性测试"这个概念,那什么是稳定性测试呢?我们先来看一下定义: 稳定性测试:测试系统的长期稳定运行能力.在系统

引言 上期我们对比了RocketMQ和Kafka在多Topic场景下,收发消息的对比测试,RocketMQ表现稳定,而Kafka的TPS在64个Topic时可以保持13万,到了128个Topic就跌至0.85万,导致无法完成测试.我们不禁要问: 为什么看不到Kafka性能暴跌的趋势呢? 今天的测试,就来排查一下这个问题,然后验证一下两个系统对外服务的稳定性.本次测试,要引入“稳定性测试”这个概念,那什么是稳定性测试呢?我们先来看一下定义: 稳定性测试:测试系统的长期稳定运行能力.在系统运行过程中

问题背景 项目中将Kafka接口进行RESTful封装,在使用RESTful接口进行性能测试时,发现Topic数增多后,开启SSL与非SSL进行测试,发现开启SSL后性能下降得厉害.例如600个Topic总数每个Topic3分区3副本的场景下,使用1200个线程只发送10个Topic,开启SSL的TPS只有3100,但是不开启SSL性能达到11000. 其中测试客户端会启动多个线程,每个线程采用同步发送的方式调用RESTful API发送,即每次发送成功一条后才发送下一条. 客户端会根据发送线程

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/112956 版权归PUMA项目组所有,转载请声明,多谢. kakfa大规模集群能力在前面已给大家分享过,kafka作为消息总线,在支撑云千万tps上千节点的集群能力非常出色,本文继续对业界关于单机多topic的性能瓶颈点问题(比如:https://yq.aliyun.com/articles/62832?spm=5176.100239.blogcont25379.8.KMUH1L),国内某云使用RocketMQ,性能对比唱衰k

之前基于集群和单机安装过kafka,现在利用kafka提供的API构建一个简单的生产者消费者的项目示例,来跑通kafka的流程,具体过程如下: 首先使用eclipse for javaee建立一个maven项目,然后在pom.xml添加如下依赖配置: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.9.2</artifactId> <version&g

1.概述 在开发工作当中,消费 Kafka 集群中的消息时,数据的变动是我们所关心的,当业务并不复杂的前提下,我们可以使用 Kafka 提供的命令工具,配合 Zookeeper 客户端工具,可以很方便的完成我们的工作.随着业务的复杂化,Group 和 Topic 的增加,此时我们使用 Kafka 提供的命令工具,已预感到力不从心,这时候 Kafka 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察消费应用的详情. 监控系统业界有很多杰出的开源监控系统.我们在早期,有使用 KafkaMonitor 和

Kafka Eagle 1.概述 在开发工作当中,消费 Kafka 集群中的消息时,数据的变动是我们所关心的,当业务并不复杂的前提下,我们可以使用 Kafka 提供的命令工具,配合 Zookeeper 客户端工具,可以很方便的完成我们的工作.随着业务的复杂化,Group 和 Topic 的增加,此时我们使用 Kafka 提供的命令工具,已预感到力不从心,这时候 Kafka 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察消费应用的详情. 监控系统业界有很多杰出的开源监控系统.我们在早期,有使用 Kaf

一个.整体外观Kafka 我们知道.Kafka系统有三大组件:Producer.Consumer.broker . producers 生产(produce)消息(message)并推(push)送给brokers,consumers从brokers把消息提取(pull)出来消费(consume). 二.开发一个Producer应用          Producers用来生产消息并把产生的消息推送到Kafka的Broker.Producers能够是各种应用.比方web应用.server端应用,

转载请注明:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3816532.html 困惑度一般在自然语言处理中用来衡量训练出的语言模型的好坏.在用LDA做主题和词聚类时,原作者D.Blei就是采用了困惑度来确定主题数量.文章中的公式为: perplexity=exp^{ - (∑log(p(w))) / (N) } 其中,P(W)是指的测试集中出现的每一个词的概率,具体到LDA的模型中就是P(w)=∑z p(z|d)*p(w|z)[z,d

Nginx作为网站的第一入口,其日志记录了除用户相关的信息之外,还记录了整个网站系统的性能,对其进行性能排查是优化网站性能的一大关键. Logstash是一个接收,处理,转发日志的工具.支持系统日志,webserver日志,错误日志,应用日志,总之包括所有可以抛出来的日志类型.一般情景下,Logstash用来和ElasticSearch和Kibana搭配使用,简称ELK,本站http://www.wenzhihuai.com除了用作ELK,还配合了Kafka进行使用.它使用JRuby编写,开源,

前段时间公司的一个kafka集群出现了故障,由于之前准备不足,当时处理的比较慌乱.如:由于kafka的集群里topic数量较多,并且每个topic的分区数量和副本数量都不是一样的,如果按部就班的一个一个的去创建队列,估计集群恢复时黄瓜菜都凉了. 对于kafka集群出现故障,最快的处理办法,就是重建集群,然后在新的集群上将队列相关信息全部按原集群重建一遍.本人利用端午假期,写了一个python脚本(这是第二次撸python,能用就好,各位要求不要太高哈),可以实现一键功能. 1.首先将此脚本(to

一.什么是消息队列 我们可以把消息队列比作是一个存放消息的容器,当我们需要使用消息的时候可以取出消息供自己使用.消息队列是分布式系统中重要的组件,使用消息队列主要是为了通过异步处理提高系统性能和削峰.降低系统耦合性.目前使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,Kafka,RocketMQ,我们后面会一一对比这些消息队列. 另外,我们知道队列 Queue 是一种先进先出的数据结构,所以消费消息时也是按照顺序来消费的.比如生产者发送消息1,2,3...对于消费者就会按照1,2,3..

为什么使用消息队列 其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景,然后你项目里具体是什么场景,说说你在这个场景里用消息队列是什么? 面试官问你这个问题,期望的一个回答是说,你们公司有个什么业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用 MQ 可能会很麻烦,但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处. 先说一下消息队列常见的使用场景吧,其实场景有很多,但是比较核心的有 3 个:解耦.异步.削峰. 解耦 看这么个场景.A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送.如果 E 系统也要这个数据呢

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

一.消息队列 什么是消息队列? “消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象. 消息被发送到队列中.“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器.消息队列管理器是消息从它的源传输到它的目标时充当中间人.队列的主要目的是提供路由并保证消息的传递:如果发送消息时接收者不可用,消息队列会保留消息,直到可以成功地传递它. 为什么使用消息队列? 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步

[https://zhuanlan.zhihu.com/p/30226687] LDA模型的前世今生 在文本挖掘中,有一项重要的工作就是分析和挖掘出文本中隐含的结构信息,而不依赖任何提前标注的信息.LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型在过去十年里开启了一个主题模型领域. LDA 的论文作者是戴维·布雷(David Blei).吴恩达和迈克尔·乔丹(Michael Jordan).这三位都是今天机器学习界炙手可热的人物.论文最早发表在 2002 年的神经信息处理系统

ActiveMQ 单机吞吐量:万级 topic数量都吞吐量的影响: 时效性:ms级 可用性:高,基于主从架构实现高可用性 消息可靠性:有较低的概率丢失数据 功能支持:MQ领域的功能极其完备 总结: 非常成熟,功能强大,在早些年业内大量的公司以及项目中都有应用 偶尔会有较低概率丢失消息 现在社区以及国内应用都越来越少,官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少,几个月才发布一个版本 主要是基于解耦和异步来用的,较少在大规模吞吐的场景中使用 RabbitMQ 单机吞吐量:万级 topic数量

一.单机吞吐量ActiveMQ:万级,吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级RabbitMQ:万级,吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级RocketMQ:10万级,RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQKafka:10万级别,这是kafka最大的优点,就是吞吐量高.一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算.日志采集等场景 二.topic数量对吞吐量的影响RocketMQ:topic可以达到几百,几千个的级别,吞吐量会有较小幅度的下降,这是RocketMQ的一大