消息中间件(一)MQ详解及四大MQ比较
优势： 在性能方面kafka可以说是业界非常优秀的一款中间件，在常规的机器配置下，一台机器可以达到每秒几十万的QPS。
消息中间件可用于构建基于***的系统、微服务架构和各种分布式应用等。常见的消息中间件包括ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ等。
MQ是消息中间件，是一种在分布式系统中应用程序借以传递消息的媒介，常用的有ActiveMQ，RabbitMQ，kafka。
MQ通常指的是Apache ActiveMQ，是一个开源的消息中间件，支持多种编程语言和通信协议。它实现了J***a Message Service (JMS) API，是一个基于消息的分布式集成框架。
每秒千万级实时数据处理系统是如何设计的?
1、大数据实时数据处理用的技术主要是Flume+Kafka+SparkStreaming、Flume+Kafka+Storm、Flink等。这些技术每个技术细节就不详细讲述了。
2、一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。
3、一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。兼容性强。支持对接多种计算引擎，兼容离线&实时任务开发。开箱即用。基于Web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。性价比高。
4、将平面文件转换并送到接收方信息系统中进行处理。
5、这个时候不一定就是数据线本身的问题，也有可能是充电口的问题。充电口一旦接触某些金属物质之后，手机信号就会受到影响。所以一定要注意保持充电口的清洁卫生，避免接触金属物质等。不要把手机放在潮湿区域。
6、现在需要设计下类别表和信息表，使得信息表和类别表在查询的效率能够承受千万级别的数据。 我用比较正常的思维去设计，类别表中有id，name，parentid。
大数据系统架构
1、教育大数据六层架构是： 数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。
2、数据源 所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。
3、标准大数据平台架构，标准大数据平台架构，大数据平台架构，数据仓库，数据集市，大数据平台层级结构，数据挖掘，举报，包含该模版的分享。
4、Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的J***a类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群***管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。
5、之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题。优点：简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。
天猫在电商节如何处理大数据?技术架构上***用了哪些策略?
首先，数据***集。大数据的***集***用ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据以及其他非结构化数据等抽取到临时文件或数据库中。其次，数据导入和清洗预处理。
解决数据的生成问题，即如何利用物联网技术M2M获取实时过程数据，虚拟化供应链的流程。通过挖掘这些新数据集的潜力，并结合来源广泛的信息，就可能获得全新的洞见。如此，企业可以开发全新的流程，并与产品全生命周期的各个方面直接关联。
大数据分析关键点是对海量数据的挖掘，清理、处理，要么自己组建数据分析团队，需要一个全面的技术过硬的团队搭建还是不容易的，要么是第三方合作，购买数据报告，市场数据分析全面但是成本太高了，或者用第三方数据分析Saas软件。
首先，5118大数据营销可以通过对客户数据的深度分析，帮助企业实现精准营销。企业可以利用大数据对客户偏好、行为特征、购买力等信息进行分析，进而制定出更加精准的营销策略，提升营销效果。
”其次，对于阿里来说，还需要打造更多的产品和技术，这涉及到对阿里互联网技术的改造升级。第三，阿里平台更加开放，把大数据能力开放给平台商。有的品牌商家愿意配合。
基于需求定制产品 如果想在行业有一席之地，只能增加产品的附加属性，找到产品的独特卖点。