AacheRocketMQ流计算处理,本文是有关计算论文范文检索与AacheRocketMQ和计算和处理类在职开题报告范文.
计算论文参考文献：
很高兴有机会和大家分享Apache RocketMQ.首先,和大家分享一下RocketMQ的发展历史.2007年,阿里的B2C业务蓬勃发展,当时,阿里启动了“五采石”项目,这个项目把阿里平台拆分为若干个库存中心、订单中心、支付中心等,阿里第一代消息引擎Notify就诞生于此.2010年,阿里B2B业务也做了一些新的项目,打造了一个全新的消息中间件,叫做Napoli.无论是Napoli,还是第一代消息引擎Notify,都是基于关系型数据库做的数据存储.淘宝的关系型数据存储量比较大,关系型数据库会有大量事件堆积,也会导致很多性能问题.2011年,阿帕奇开源了一个叫卡布卡的项目,该项目的日志处理能力非常好,随后,阿里也基于卡布卡的思路重构了核心逻辑,形成了一个新的项目MetaQ.后来,阿里也把MetaQ贡献给开源社区.因为卡布卡是社交场景,而阿里是电商场景,所以MetaQ在阿里内部的使用过程中会遇到很多问题,比如,宕机和扩容问题.2015年,阿里重新编写了MetaQ,命名为RocketMQ.2016年,阿里把RocketMQ捐献给了阿帕奇基金会,成为了阿帕奇的孵化项目.2017年,RocketMQ成为了阿帕奇基金会的顶级项目.从此以后,RocketMQ受到了极大的关注,国内外的很多银行开始用RocketMQ进行POC的测试.
接下来,为大家介绍RocketMQ的生态布局.首先是RocketMQ Core,主要功能是进行消息订阅和发布.其次是RocketMQ IoT Bridge,主要对接RocketMQ的上游生态IoT设备,可以支持MQTT和其他行业.我们在深耕各个产业的IoT时,发现很多行业都有自己的IoT设备协议.RocketMQ IoT Bridge原生设计的目的是为了兼容多协议,发动有热情的开发者或者厂商一起去补充、完善各个行业的IoT采集协议,支持厂商自己定义自己的行业协议.RocketMQ IoT Bridge可以基于我们设备的数量做平滑的自动扩容和缩容,使用起来非常方便.最后是RocketMQ API,RocketMQ API支持下游生态,可以支持在线以及离线的大数据分析平台进行融合,Spark和Hadoop可以做无缝对接.目前,RocketMQ支持四种语言,分别是Ja、C++、Goland、PHP.
关于Cloud RocketMQ,Cloud RocketMQ是我们对RocketMQ的一个功能规划,包括Apache RocketMQ、Alibaba Cloud MQ、云服务三层.第一层包括普通消息、顺序消息、广播消息等基本功能.第二层包括Dashboard、定时消息、授权认证、安全配额、高可用等功能,据了解,现在阿里内部使用的RocketMQ已经完善了这些功能,如果有公司自己想用,我们建议他把这些功能补充上.第三层包括容灾演练、依赖管理、智能部署等功能.
接下来,介绍一下RocketMQ在大数据方面的几个使用场景.第一个是RocketMQ for ELK.RocketMQ与ELK相融合,做一些日志分析.ELK是一个非常火的日志处理平台,包括日志采集、日志分析、日志存储等.但是,ELK这个平台也有很多不尽如人意的地方,比如,ELK在做数据分析的时候,如果数据量非常大,对ELK就会产生巨大的压力,一旦ELK出现故障,就会导致数据丢失,整个日志有可能会丢失.现在,我们基于RocketMQ为ELK日志平台推荐了一个方案,首先可以通过ELK产生一个filebeat,通过filebeat采集数据之后,直接发送到RocketMQ,把这些日志存储下来做持久化.RocketMQ通过RocketMQ Streaming平台完成日志分析、特定标签的识别以及简单的统计.完成之后,这些信息可以存储到ELK的ElasticSearch平台里,这样就可以避免ELK的数据丢失和高负荷情况.
第二个是RocketMQ for IoT.RocketMQ在电力、能源、交通、物流等很多行业已经在做IoT设备数据的一些存储与分发,比如,国家电网的电动汽车的车辆轨迹跟踪,都是基于RocketMQ做存储.另外,我们觉得未来IoT设备与云端连接,可以实现双向通信与数据传输.比如,未来的智能冰箱,用户使用一键购物,通过按键,向RocketMQ发送消息,RocketMQ如果再加上阿里云的计算函数或AWS的计算函数,可以打通云端平台,完成一键购物.
第三个是RocketMQ for Storm.RocketMQ是一个消息处理平台,Storm是流式处理平台,不同点是,我们定位RocketMQ为更轻量级的流式处理,比如,如果一个密集型的大数据分析,我们还是建议放在Storm平台上做.
第四个是基于RocketMQ的金融级消息服务平台.随着金融业务的快速发展,ESB总线很多地方的扩展性并不是很强,比如,ESB总线很难做到服务的熔断、降级等,我们基于RocketMQ,结合现有业务,对ESB总线做了一些改造,结合消息组件完成了服务平台的一个服务治理.
RocketMQ在这里起的作用主要有：收集各个服务中心的运行状态和健康情况,把这些数据发送到决策中心,基于数据做了分析之后,把消息通过RocketMQ系统部署到各个服务,完成对服务的闭环控制,在压力比较大的时,RocketMQ可能会把消息发到控制端进行服务降级.
（根据演讲内容整理,未经本人审核）
上文总结，这是关于AacheRocketMQ和计算和处理方面的相关大学硕士和计算本科毕业论文以及相关计算论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
流式计算和应用
摘要计算机和互联网的飞速发展推动世界进入了大数据信息时代,传统技术已经不能满足海量数据处理的需求,很多大数据的处理技术和框架不断涌现出来 本文从当前的技术发展趋势和业务需求角度出发,研究了流式计算的相.
借助比较策略优化计算教学
赫尔巴特指出“在对确定的知识进行比较时,一定要从计算开始 ”对数学学习来说,计算就是它的基石 教师开展计算教学时,不能只是简单地将算理和算法传授给学生,要让学生进行分析和思考,.
提高农村小学生计算能力的有效策略
黄 霞就目前的情况而言,小学生不论是在计算的速度上还是在计算的正确率方面和以前相比大幅下降,这就导致当前很多小学生在学习数学以及数学思维方面带来这严重的障碍 对出现这种情况的原因进行深度的剖析,能.
合流管溢流频率、水质、水量、降雨等多因素计算分析模型以南宁竹排江流域为例
【摘要】排水系统是一个数据量大、拓扑结构复杂的网络系统,处于不断的更新、扩展和改造中 本文以南宁竹排江流域为例,对排水系统的关键节点部署传感器……物联网智能传感系统,并建立实时监测系统 通过排水管网模.