在大规模数据采集和处理任务中，使用分布式架构可以提高效率和可扩展性。本文将介绍Python爬虫分布式架构中常用的消息队列工具Redis和RabbitMQ的工作流程，帮助你理解分布式爬虫的原理和应用。
作者简介 王小波，携程技术中心框架研发部高级工程师，主要负责用户行为数据采集系统及相关数据产品研发设计工作。之前主要从事互联网广告、RTB相关系统研发和设计工作。 一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LB
一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访
一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访问
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“ 前文我们讲到ELK Stack在解决日志采集、分析、可视化的使用方式。但是使用Logstash进行日志采集+解析处理时会有较大的问题，所以Elastic.Inc推出了Beats解决该问题,并且整体命名为Elastic Stack。”
“快”这个词是不明确的，专业属于点有两个层面： 1.时延 ， 指数据从产生到运算产生结果的时间，题主的“快”应该主要指这个。 2. 吞吐， 指系统单位时间处理的数据量。 首先明确一点，在消耗资源相同的情况下，一般来说storm的延时低于mapreduce。但是吞吐也低于mapreduce。 Storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多;当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间;因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从
导语 随着大数据时代的到来，各大互联网公司对于数据的重视程度前所未有，各种业务对数据的依赖也越来越重。有一种观点认为大数据存在 “3V” 特性：Volume, Velocity, Variety。这三个 “V” 表明大数据的三方面特征：量大，实时和多样。这三个主要特征对数据采集系统的影响尤为突出。多种多样的数据源，海量的数据以及实时高效的采集是数据采集系统主要面对的几个问题。 我们想要在数据上创造价值，首先要解决数据获取的问题。因为在互联网发展中，企业内或不同企业之间建立了各种不同的业务系统，这些
“ Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。”
数据采集是大数据的基石，不论是现在的互联网公司，物联网公司或者传统的IT公司，每个业务流程环节都会产生大量的数据，同时用户操作的日志也会产生大量的数据，为了将这些结构化和非结构化的数据进行采集，我们必须要有一套完整的数据采集方案流程，为后续的数据分析应用提供数据基础。
参考地址: Should I use Logstash or Elasticsearch ingest nodes? 1、背景 Logstash是Elastic Stack的重要组成部分(即E
消息队列这个概念其实在我之前的文章：手把手教姐姐写消息队列，自己动手用go写一个简易版的消息队列，有兴趣的小伙伴们可以看一下这篇文章。回归正题，我们再来介绍一下什么是消息队列。
网易云音乐自2013年上线后，业务保持了高速增长。云音乐除了提供好听的音乐外，还留下了我们在乐和人上的美好回忆。本文整理自网易云音乐消息队列负责人林德智在近期 Apache Flink&RocketMQ Meetup 上海站的分享，通过该文，您将了解到：
一、课程介绍 如果您从工作中之听过但未有接触过消息对队列(MQ)，如果你接触过一点关于MQ的知识，如果没有这么的多如果的话......，那么阿笨将通过本次《C#消息队列零基础从入门到实战演练》分享课让您对消息队列有一个实质性的了解和认识，达到实际的灵活贯通和运用。本次分享课您将学习到以下知识点： 1、微软MSMQ的基本使用技能以及MSMQ在WCF技术中的运用。 2、企业级RabbitMQ消息队列的两种消费模式（生产消费和发布订阅）的介绍和使用。 3、如何实现RabbitMQ客户端(Client)多线
前端架构 用户请求到达网站应用服务器之前的环节 浏览器优化 浏览器本地页面缓存 合并http减少请求次数 页面压缩 CDN 将静态页面分发到离用户最近的cdn服务器 动静分离，静态资源独立部署 静态资源（js,css，网站logo,按钮图片等）部署在专门的服务器上，和web应用动态服务分离，并使用专门二级域名 图片服务 用户上传图片使用独立部署的图片服务器集群，并使用专门二级域名 反向代理 在应用服务器，静态资源服务器，图
Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者，它专注与批处理。这种模型对许多情形（比如：为网页建立索引）已经足够，但还存在其他一些使用模型，它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题，就得借助Twitter推出得Storm。Storm不处理静态数据，但它处理预计会连续的流数据。考虑到Twitter用户每天生成1.4亿条推文，那么就很容易看到此技术的巨大用途。
在使用Python爬虫分布式架构中可能出现以下的问题，我们针对这些问题，列出相应解决方案：
点击蓝字关注 | 更多腾讯大数据资讯 Apache InLong（应龙）是一个一站式的海量数据集成平台，提供自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力，同时支持批和流，方便业务构建基于流式的数据分析、建模和应用。InLong 支持大数据领域的采集、汇聚、缓存和分拣功能，用户只需要简单的配置就可以把数据从数据源导入到实时计算引擎或者落地到离线存储。 1 Apache InLong (incubating) 简介 Apache InLong（应龙）是腾讯捐献给 Apache 社区的一站式海量数据集成框架，提供自动
消息队列就是用于当两个系统之间或者两个模块之间实现消息传递时，基于队列机制实现数据缓存的中间件
数据应用是通过各种各样的数据分析方式将数据展示出来，给决策者、管理者、运营等人员透传数据价值的工具，帮助决策者、管理者及时调整战略目标、公司目标、业务目标，帮助运营人员更好地实现精细化运营、提升运营效率。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ。
消息队列作为分布式系统中重要的组件，可以解决应用耦合，异步消息，流量削锋等系列问题
原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000017130224
神策数据是国内专业的大数据分析和营销科技服务提供商，目前已为众多商家提供了数据服务。画像平台功能只是神策所有服务模块中的一部分，本节根据神策对外提供的技术资料，按照个人理解描述一个类似神策平台的构建过程。
精彩早知道 消息队列概述 消息队列应用场景 消息中间件示例 JMS消息服务（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 常用消息队列（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 参考（推荐）资料（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 本次分享总结（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
导读：联友科技是一家旨在提供汽车行业全价值链解决方案的科技公司。公司以数字化、智能零部件以及智能网联为三大核心业务领域，涵盖研发/制造/营销等领域的信息化产品、系统运行维护服务、云服务、大数据分析服务、智能网联及数字化运营服务、车载智能部件及汽车设计等业务。本次分享会围绕以下四点展开：
1.在微服务服务器上部署Logstash，作为Shipper的角色，对微服务日志文件数据进行数据采集，将采集到的数据输出到Redis消息队列。
文丨赵熙朝 📷 制造过程中应用机器学习是进一步对制造系统进行智能赋能，实现替代或辅助管理人员和专业人员对不确定业务进行决策的能力。 01 为什么要把机器学习 应用于智能制造 提到智能制造，不能不提到"机器换人"，如果说利用机器人、自动化控制设备或流水线自动化替代传统的生产线上操作工和物料人员，实现“减员、增效、提质、保安全”的目的，而在制造过程中应用机器学习就是进一步对制造系统进行智能赋能，实现替代或辅助管理人员和专业人员对不确定业务进行决策的能力。 DIKW模型将数据、信息、知识、智慧纳入到一种金字塔形的
本文将介绍Apache Kafka在大数据领域的应用及其重要性，并提供一些代码实例来帮助读者更好地理解和应用Apache Kafka。文章主要包括以下几个方面：Apache Kafka的基本概念、Kafka在大数据处理中的角色、Kafka的架构和工作原理、如何使用Kafka进行数据流处理以及一些常见的使用场景。通过本文的阅读，读者将能够深入了解Apache Kafka，并学会如何使用它在大数据领域进行高效的数据处理。
在网上学习物联网，发现有人可以用 springboot + rabbitmq可以搭建物联网（IOT）平台，rabbitmq 不是消息队列吗，原来rabbitmq有两种协议，消息队列是用的AMQP协议，而用在智能硬件中的是MQTT协议。
主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步，将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图，通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合，并将物化结果写入到数据湖仓中。
以及实现了JMS(Java Message Service)标准的OpenMQ。
InLong(应龙) : 中国神话故事里的神兽，引流入海，借喻 InLong 系统提供数据接入能力。 Apache InLong(incubating) 由原 Apache TubeMQ（incubating）改名而来，伴随着名称的改变，InLong 也由单一的消息队列升级为一站式的数据集成解决方案，支持了大数据领域的采集、汇聚、缓存和分拣功能，用户只需要简单的配置就可以把数据从数据源导入到实时计算引擎或者落地到离线存储。 刚刚发布的 0.11.0-incubating 版本是改名之后的第三个版本，这个版
服务框架的功能侧重点往往不尽相同，因而大家也会用各种大同小异的名称来称呼这类服务，比如数据传输服务，数据采集服务，数据交换服务等等
导语：Apache InLong 增加了通过 Apache Pulsar 接入数据的能力，充分利用了 Pulsar 不同于其它 MQ 的技术优势，为金融、计费等数据质量要求更高的数据接入场景，提供完整的解决方案。 在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何通过 Apache InLong 使用 Apache Pulsar 接入数据。 Apache InLong(incubating) 简介 Apache InLong（应龙 https://inlong.apache.org）是腾讯捐献给 Apa
导语：Apache InLong 以腾讯内部使用的TDBank为原型，依托万亿级别的数据接入和处理能力，整合了数据采集、汇聚、存储、分拣数据处理全流程，拥有简单易用、灵活扩展、稳定可靠等特性。 Apache InLong(孵化中) 刚刚发布了 0.10.0 版本，该版本是升级为 InLong（中文名：应龙） 后的第二个版本，着力解决InLong应用门槛高问题。该版本吸引腾讯内外 10 多位开发者参与，关闭超过 120 个issue， 开发超过 8 个重要Feature。 Apache InLong简介
MQTT（消息队列遥测传输） 是基于 TCP/IP 协议栈而构建的支持在各方之间异步通信的消息协议。MQTT 在空间和时间上将消息发送者与接收者分离，因此可以在不可靠的网络环境中进行扩展。虽然叫做消息队列遥测传输，但它与消息队列毫无关系，而是使用了发布和订阅（Pub/Sub）的模型。
| 导语 Apache InLong 以腾讯内部使用的TDBank为原型，依托万亿级别的数据接入和处理能力，整合了数据采集、汇聚、存储、分拣数据处理全流程，拥有简单易用、灵活扩展、稳定可靠等特性。 Apache InLong(incubating) 刚刚发布了 0.10.0 版本，该版本是升级为 InLong（应龙） 后的第二个版本，着力解决InLong应用门槛高问题。该版本吸引腾讯内外 10 多位开发者参与，关闭超过 120 个issue， 开发超过 8 个重要Feature。 PART ONE A
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ
三种mq对比 使用消息队列有解耦，扩展性，削峰，异步等功能，市面上主流的几款mq，rabbitmq，rocketmq，kafka有各自的应用场景。kafka，有出色的吞吐量，比较强悍的性能，而且集群可以实现高可用，就是会丢数据，所以一般被用于日志分析和大数据采集。rabbitmq，消息可靠性比较高，支持六种工作模式，功能比较全面，但是由于吞吐量比较低，消息累积还会影响性能，加上erlang语言不好定制，所以一般使用于小规模的场景，大多数是中小企业用的比较多。rocketmq，高可用，高性能，高吞吐量，支持多种消息类型，比如同步，异步，顺序，广播，延迟，批量，过滤，事务等等消息，功能比较全面，只不过开源版本比不上商业版本的，加上开发这个中间件的大佬写的文档不多，文档不太全，这也是它的一个缺点，不过这个中间件可以作用于几乎全场景。
Flume最早是Cloudera开发的实时日志收集系统，最早的时候Flume的版本称为Flume OG（original generation），随着功能的扩展和代码的重构，随之出现了我们熟知的Flume NG（next generation），后来也捐给了Apache基金会成为了Apache的顶级项目。Apache Flume 是一个分布式、高可靠（事务）、高可用（failover）的用来收集、聚合、转移不同来源的大量日志数据到中央数据仓库的工具。
前端指用户请求到达网站应用服务器之前经历的环节，通常不包含网站业务逻辑，不处理动态内容。
本来打算给这篇文章起名叫“搭建Kafka消息队列集群”，然而，和RabbitMQ不同，Kafka并没有实现消息队列的协议（例如AMQP，Advanced Message Queuing Protocol，提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计），所以尽管在使用方式上像极了队列，但并不算是严格意义上的消息队列。而按照官方的定义：A distributed streaming platform（分布式流数据平台），又显得太抽象，所以，我还是从实际出发，折中一下，将文章名称改为了：Kafka分布式消息系统。
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