Apache Pulsar Pulsar是一个支持多租户的.高性能的服务与服务之间消息通讯的解决方案,最初由雅虎开发,现在由Apache软件基金会管理. Pulsar的主要特性如下: Pulsar实例原生支持多集群,能无缝的基于地理位置进行跨集群备份 非常低的消息发布和端到端的延迟 无缝扩展到超过百万个topic 支持Java,Go,Pytho和C++的客户端 Topic支持多种订阅模式: 独占(exclusive), 共享(shared)和灾备(failover) 通过Apache BookK

Apache Pulsar是一款由雅虎开发的类似于Kafka的企业级消息订阅系统,在2016将其开源,由Apach基金会孵化,现在已经成长为Apache基金会的顶级项目.Pulsar在雅虎内部已经运行了三年,服务于众多的应用,主要有雅虎邮箱.雅虎财务系统.雅虎运动.Flickr.Gemini广告平台以及雅虎分布式键值对存储系统Sherpa等. Pulsar相关概念. 为Pulsar提供数据的应用叫做生产者,而从Pulsar消费数据的应用被称为消费者,有时也称为订阅者.主题Topic是Pulsar

Pulsar快速上手 前言 如果你还不了解Pulsar消息系统,可以先看上一篇文章 企业级分布式消息系统-Pulsar入门基础 Pulsar客户端支持多个语言,包括Java,Go,Pytho和C++,本篇文章只讲述Java客户端. Pulsar Java客户端既可用于创建消息的producers.consumers和readers ,也可用于执行管理任务.Java 客户端的当前版本为 2.4.0. 1. 安装 最新版本的Pulsar Java 客户端库可通过 Maven中央仓库 使用. 要使用最

非常荣幸有机会和大家分享一下 Apache Pulsar 怎样为批流处理提供融合的存储.希望今天的分享对做大数据处理的同学能有帮助和启发. 这次分享,主要分为四个部分: 介绍与其他消息系统相比, Apache Pulsar 的独特优势 分析批流处理中的存储需求 讲述 Apache Pulsar 如何完美匹配批流处理中的存储需求 介绍怎样使用 Apache Pulsar 提供批流融合的存储 Apache Pulsar 简介 Apache Pulsar 是新近开源的一个大规模分布式消息系统,是 Ap

与 Kafka 相比,Pulsar 的架构使它在跨地域复制.扩展.多租户和队列等方面具有重要的优势.   1 月 27 日,DataStax 宣布收购Kesque(Pulsar 即服务),加入到了 Pulsar 社区,并开源了 Kesque 团队在Luna Streaming中构建的管理和监控工具.   多年来,DataStax 一直专注于消息传递.一个非常重要的原因是基于微服务的架构日益普及.简单来说,微服务架构使用消息总线来解耦服务之间的通信,并简化重放.错误处理和负载峰值.   有了 Ca

Pulsar-Consumer “Pulsar is a distributed pub-sub messaging platform with a very flexible messaging model and an intuitive client API.” Pulsar是pub-sub模式的分布式消息平台,拥有灵活的消息模型和直观的客户端API. Pulsar由雅虎开发并开源的下一代消息系统,目前是Apache软件基金会的孵化器项目. 本片文章简单介绍Pulsar的Consumer,

“ 为什么Kafka在RangeAssigor.RoundRobinAssignor的基础上,又新增了PartitionAssignor,它解决了什么问题?” 背景 用过Kafka的同学应该都知道Kafka的分区和消费组的概念.在Kafka中,每个Topic会包含多个分区,默认情况下一个分区只能被一个消费组下面的一个消费者消费,这里就产生了分区分配的问题.Kafka中提供了多重分区分配算法(PartitionAssignor)的实现:RangeAssigor.RoundRobinAssignor

关于 Apache Pulsar Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目,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,具有强一致性.高吞吐.低延时及高可扩展性等流数据存储特性. GitHub 地址:http://github.com/apache/pulsar/ 背景 Apache Pulsar 系列文章为读者们详细解释了 Pulsar 的消息保留和过期策略,本文是系列第

(基于0.10版本) Group Management Protocol Kafka的coordiantor要做的事情就是group management,就是要对一个团队(或者叫组)的成员进行管理.Group management就是要做这些事情: 维持group的成员组成.这包括允许新的成员加入,检测成员的存活性,清除不再存活的成员. 协调group成员的行为. Kafka为其设计了一个协议,就收做Group Management Protocol. 很明显,consumer group所要

原创翻译,原始链接 本文为awesome系列中的awesome java Awesome Java Java 框架.库和软件的精选列表 项目 Bean映射 简化 bean 映射的框架 dOOv - 为类型安全的域模型验证和映射提供流畅的 API.它使用注释.代码生成和类型安全的 DSL 来使 bean 验证和映射变得快速而简单. JMapper - 使用字节码操作进行闪电般的快速映射.支持注解和 API 或 XML 配置. MapStruct - 基于约定优于配置的方法,简化不同 bean 类型

前言 与生产者客户端一样,消费者端也由最初的scala版本过渡到现在的Java版本. 正常的消费者逻辑需要以下4个步骤: KafkaConsumer的客户端参数配置和对应实例: 订阅主题 拉取消息并消费 提交消费者位移 关闭消费者实例 消费者客户端比较特殊的一点是加入了消费者组的概念: KafkaConsumer消费者组 默认情况下: 一个消费者组中的每个消费者会分配到不同的分区: 一个topic中的消息只会被一个消费者组消费一次: 若一个组中的消费者数量多于partition数量,会出现消费者

Apache Pulsar What is Pulsar "Pulsar is a distributed pub-sub messaging platform with a very flexible messaging model and an intuitive client API." Pulsar是pub-sub模式的分布式消息平台,拥有灵活的消息模型和直观的客户端API. Pulsar由雅虎开发并开源的下一代消息系统,目前是Apache软件基金会的孵化器项目. 概念 Top

作者:个推平台研发工程师 祥子 一.业务背景在个推的推送场景中,消息队列在整个系统中占有非常重要的位置.当 APP 有推送需求的时候, 会向个推发送一条推送命令,接到推送需求后,我们会把APP要求推送消息的用户放入下发队列中,进行消息下发:当同时有多个APP进行消息下发时,难免会出现资源竞争的情况, 因此就产生了优先级队列的需求,在下发资源固定的情况下, 高优先级的用户需要有更多的下发资源.二.基于 Kafka 的优先级队列方案针对以上场景,个推基于 Kafka 设计了第一版的优先级队列方案.K

在本系列的Pulsar和Kafka比较文章中,我将引导您完成我认为重要的几个领域,并且对于人们选择强大,高可用性,高性能的流式消息传递平台至关重要.消息传递模型(Messaging model)是用户在选择流式消息传递系统时应首先考虑的事情.消息传递模型应涵盖以下3个方面: Message consumption(消息消费):如何发送和消费消息 Message Acknowledgement(消息确认):如何确认消息 Message Retention(消息保留):消息要保留多久.出发消息删除的

Pulsar简介 Apache Pulsar是一个企业级的分布式消息系统,最初由Yahoo开发并在2016年开源,目前正在Apache基金会下孵化.Plusar已经在Yahoo的生产环境使用了三年多,主要服务于Mail.Finance.Sports. Flickr. the Gemini Ads platform. Sherpa以及Yahoo的KV存储. Pulsar之所以能够称为下一代消息队列,主要是因为以下特性: 线性扩展.能够丝滑的扩容到成百上千个节点(Kafka扩容需要占用很多系统资源在

在 Apache Pulsar 2.6.0 版本发布后的 2 个月,2020 年 8 月 21 日,Apache Pulsar 2.6.1 版本正式发布! Apache Pulsar 2.6.1 修复了 2.6.0 版本中的诸多问题,改进了一些功能,新增了对 OAuth2 的支持,覆盖 Broker.Pulsar SQL.Pulsar Functions.Go Function.Java Client 和 C++ Client,进一步丰富了 Pulsar 作为云原生流数据平台的功能. 在 Pul

背景 在人工智能技术的支持下,BIGO 基于视频的产品和服务受到广泛欢迎,在 150 多个国家/地区拥有用户,其中包括 Bigo Live(直播)和 Likee(短视频).Bigo Live 在 150 多个国家/地区兴起,Likee 有 1 亿多用户,并在 Z 世代中很受欢迎. 随着业务的迅速增长,BIGO 消息队列平台承载的数据规模出现了成倍增长,下游的在线模型训练.在线推荐.实时数据分析.实时数仓等业务对消息的实时性和稳定性提出了更高的要求. BIGO 消息队列平台使用的是开源 Kafka

腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台 联邦学习作为新一代人工智能基础技术,通过解决数据隐私与数据孤岛问题,重塑金融.医疗.城市安防等领域. 腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台构建在 Angel 机器学习平台上,利用 Angel-­PS 支持万亿级模型训练的能力,将很多在 Worker 上的计算提升到 PS(参数服务器) 端:Angel PowerFL 为联邦学习算法提供了计算.加密.存储.状态同步等基本操作接口,通过流程调度模块协调参与方任务执行状态,而通信模块完成了任务训

背景 Apache Pulsar 是下一代分布式消息流平台,采用计算存储分层架构,具备多租户.高一致.高性能.百万 topic.数据平滑迁移等诸多优势.越来越多的企业正在使用 Pulsar 或者尝试将 Pulsar 应用到生产环境中. 腾讯把 Pulsar 作为计费系统的消息总线来支撑千亿级在线交易.腾讯计费体量庞大,要解决的核心问题就是必须确保钱货一致.首先,保证每一笔支付交易不出现错账,做到高一致.高可靠.其次,保证计费承载的所有业务 7*24 可用,做到高可用.高性能.计费消息总线必须具备

前序系列文章>>> [涂鸦物联网足迹]涂鸦云平台标准指令集 开放消息平台主要通过 Pulsar 主动推送各种事件数据给外部合作伙伴,以满足合作伙伴对消息实时性和消息持久化的要求. 一.Pulsar 对于Pulsar的介绍,大家可以看一下这位大佬的简单介绍>>>pulsar-介绍.简单来说,Pulsar最初由雅虎开发,现在由 Apache 软件基金会管理,是一个支持多租户.高性能的服务器到服务器之间消息通讯的解决方案. 涂鸦智能基于开源的 Pulsar 系统进行了定制改进