以下视频将为您介绍 CMQ 在海量数据处理中的使用案例：
大数据入门的第一步,就是将海量的数据进行挖掘分析,提炼有价值的结果，引导未来的商业模型，如大众点评、滴滴打车在腾讯云已有深度的实践。例如：将微信、手机 QQ 上用户的热门分享的餐馆，实时反映到大众点评 App 的手机客户端上，推荐给消费者。
抽象出数据分析系统的特性，主要由以下模块组成：数据采集、数据接入、流式计算、离线计算、数据持久化。
数据采集
负责从各节点上实时采集数据，选用开源的 flume 来实现。所有的业务服务器的日志等数据以漏斗形式的数据流入到 CMQ 管道。
数据接入
由于采集数据的速度和数据处理的速度不一定同步，为了保证日志写入、分析的稳定可靠，添加一个 CMQ 消息中间件来作为缓冲。
流式计算、离线数据分析
对采集到的数据进行实时分析，选用 Apache 的 Storm；离线数据分析基于 Spark 做长久的数据挖掘。
数据输出
对分析后的结果持久化，可用腾讯云数据库 MySQL 等方案。
在数据处理场景中，消息生产者是海量的日志数据的输入，在线分析的 Storm 集群是消息消费者。从经验来看， 消息消费端 Storm 处理消息的业务逻辑可能很复杂（涉及到实时计算、数据流式处理、Topology 的数据处理）。另一个问题则是消息消费端 Storm 出现故障的概率较高，导致短暂时间内无法消费或消费不畅。总而言之，消息生产者的效率是远高于消息消费者的。
Push 方式由于无法得知当前消息消费者的状态，所以只要有数据产生，便会不断地进行推送。在 Storm 集群处于高负载时，使用 Push 的方式可能会导致消费者的负载进一步加重，甚至崩溃。除非消息消费者有合适的反馈机制能够让服务端知道自己的状况。而采取 Pull 的方式问题就简单了许多，由于消息消费者是主动到服务端拉取数据，此时只需要降低访问频率。
腾讯云 CMQ 后续将推出 topic 主题模式，提供 Pull/Push 两种数据获取方式，CMQ 作为生产者数据和消费者数据之间的缓冲区。它允许消费者可用并且准备好的时候才读取数据，缓解消息生产者与消息消费者之间不同步问题，从而在两者之间加了一层缓冲区。
