kafka的设计初衷不包括
社区干货
消息队列选型之 Kafka vs RabbitMQ
对此本文将在接下来的内容中以 Kafka 和 RabbitMQ 为例分享消息队列选型的一些经验。消息队列即 Message+Queue,消息可以说是一个数据传输单位,它包含了创建时间、通道/主题信息、输入参数等全部数据;队列(Queue)... 实力不容小觑。* **Pulsar** 是 Apache 软件基金会的顶级项目,是下一代云原生分布式消息流平台,集消息、存储、轻量化函数式计算为一体,采用计算与存储分离架构设计,支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制...
字节跳动新一代云原生消息队列实践
作者|字节跳动消息队列研发工程师-雷丽媛上文我们了解了在字节跳动内部业务快速增长的推动下,经典消息队列 Kafka 的劣势开始逐渐暴露,在弹性、规模、成本及运维方面都无法满足业务需求。因此字节消息队列团队... 元信息只会包含成功返回的数据长度,最后超时的部分则不会被记录,这样即使超时数据最终确实写入了分布式存储,也不会被用户读取造成数据重复,这一整个过程就是我们说的 Failover。
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实例标签概述
功能概述随着云上资源数量的不断增长,管理难度也随之增加。通过火山引擎提供标签管理功能,用于从各种维度对云服务资源进行自定义标识与分类化管理,例如通过标签将不同业务类别、用途或使用对象的云资源进行分类管理,为资源绑定标签后,可快速通过标签查询并筛选出指定类别的云资源。消息队列 Kafka版支持为实例添加标签,即支持实例维度的标签管理。一个标签为一个键值对(Key-Value),包括一个标签键与一个标签值。您可以为每个 Ka...
字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化 | 社区征文
使用Kafka Streaming的原生接口较难支持。- 与Kafka强绑定:大部分场景下,我们团队不是元数据消息队列的拥有者,也有团队使用RocketMQ等提供元数据变更,在应用层,我们希望使用同一套框架兼容。# 设计## 概念说明- MQ Type:Message Queue的类型,比如Kafka与RocketMQ。后续内容以Kafka为主,设计一定程度兼容其他MQ。- Topic:一批消息的集合,包含多个Partition,可以被多个Consumer Group消费。- Consumer Group:一...
创建 Topic
是消息队列 Kafka版中数据写入操作的基本单元。本文档介绍创建单个 Topic 的操作步骤。 背景信息在实际业务场景中,一个 Topic 常被用作承载同一种业务流量,由开发者根据自身系统设计、数据架构设计来决定如何设计不... 支持的字符包括英文、数字、连字符(-)、下划线(_)和英文句号(.)。 说明 创建 Topic 之后不支持修改 Topic 名称。 描述 Topic 的备注信息,可以用于简单描述 Topic 的用途、对应的业务类型等信息。 填写 Topic...
一文了解字节跳动消息队列演进之路
字节跳动的消息队列团队不仅要支撑公司内部消息队列系统的设计、开发和维护工作,还要解决诸多技术难题和痛点,例如如何稳定高效地处理海量数据、如何降低运维成本等。目前经过技术优化和迭代改进,字节跳动的消息队列... **Kafka 时代**在初期阶段,字节跳动使用 Apache Kafka 进行数据的实时处理和流转,Kafka 同样也在各大互联网公司的产品和大数据系统中得到了广泛的应用。支持通过 Kafka 流式传输数据。本文档介绍如何将日志服务中的日志数据通过 Kafka 协议消费到 ByteHouse。 背景信息日志服务支持通过 Kafka 协议消费指定日志主题中的日志数据,例如消费到 ByteH... Kafka 数据源和新建数据导入任务步骤。 登录 ByteHouse 控制台。 新建数据库。在数据库页面的左上角单击 + 新建数据库。 填写数据库的基本信息。 配置 说明 数据库名称 数据库的名称,只能包含字母、数字和下划...
一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文
目前大数据中数仓建设方案有很多,但一般都是常规的设计方案,如果在数据量比较大,字段频繁变更,数据频繁刷新,大数据架构方面如何设计呢。大数据架构的设计方案需要考虑多个方面,包括数据存储、数据处理、数据传输... kafka直接作为数仓的存储层,优点是不关心数据的格式,不管源系统字段怎么变,都可以JSON、Avro、Protobuf等格式存储,并且可以轻松地扩展,可以处理大量数据,达到高吞吐量和低延迟。同时可以实时数据处理,可以将多个数...
字节跳动新一代云原生消息队列实践
在字节跳动内部业务快速增长的推动下,经典消息队列 Kafka 的劣势开始逐渐暴露,在弹性、规模、成本及运维方面都无法满足业务需求。因此字节消息队列团队研发了计算存储分离的云原生消息引擎 BMQ,在极速扩缩容及吞吐... 元信息只会包含成功返回的数据长度,最后超时的部分则不会被记录,这样即使超时数据最终确实写入了分布式存储,也不会被用户读取造成数据重复,这一整个过程就是我们说的 Failover。** 欢迎了解。# 背景## 动机字节数据中台DataLeap的Data Catalog系统基于Apache Atlas搭建,其中Atlas通过Kafka获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中,每台服务器支持的Kafka Consumer数量有限,在每日百万级消息体量下,经常有长延时等问题,影响用户体验。在2020年底,我们针对Atlas的消...
高性能、高稳定、高扩展:解读 ByteHouse 实时导入技术演进
**社区实时导入设计*** **High-Level 消费模式**:依托 Kafka 自身的 rebalance 机制做消费负载均衡。* **两级并发**基于分布式架构的实时导入核心设计其实就是两级并发:一个 CH 集群通常有多个 Shard,... 主要包含 Server 和 Catlog 两个组件。这一层是服务入口,用户的所有请求包括查询导入都从 Server 进入。Server 只对请求做预处理,不具体执行;在Catlog 查询元信息后,把预处理的请求和元信息下发到 Virtual Warehou...
