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微信公众号为：跑享网，博主有近多年工作经验，近8年大数据开发、运维和架构设计经验，将与您探讨Flink/Spark、StarRocks/Doris、Clickhouse、Hadoop、Kudu、Hive、Impala等大数据组件的架构设计原理，以及大数据、Java/Scala的面试题以及数据治理、大数据平台从0到1的实战经验等，也会与大家分享一些有正能量的名人故事，也包括个人成长、职业规划等的一些感悟，有探讨或感兴趣的话题，欢迎留言或私聊哈，如果文章对您有所启发，麻烦帮忙点赞+收藏+转发哈，若有大佬的打赏，更是感激不尽，小编将继续努力，打造更好的作品，与您一起进步~~
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万亿级数据洪流如何驯服？深度解密RocketMQ的架构设计与“三国杀”胜出密码
RocketMQ作为阿里开源的高性能消息中间件，成功驯服了万亿级数据洪流。其核心架构由NameServer、Broker、Producer和Consumer组成，采用主从架构与Commit Log设计，实现了高吞吐、高可用和弹性扩展。在消息中间件"三国杀"中，RocketMQ以事务消息、延迟消息等复杂业务场景支持能力脱颖而出，成为电商、金融等领域的首选解决方案。相比Kafka和Pulsar，RocketMQ在性能、稳定性与功能完备性上找到了最佳平衡点，展现了国产技术在大数据领域的强大实力原创 2025-10-03 22:25:38 · 801 阅读 · 0 评论 -
云原生时代的数据流高速公路：深入解剖Apache Pulsar的架构设计哲学
本文深入剖析了Apache Pulsar的架构设计哲学，重点解析其计算存储分离的核心优势。Pulsar采用三层架构：Broker代理层、BookKeeper存储层和ZooKeeper协调层，通过Bookie的智能分层存储（Journal+Ledger Storage）和Quorum机制实现高性能与强一致性。相比Kafka的单体架构，Pulsar在扩展性、故障恢复和多租户支持方面更具优势。文章还探讨了Pulsar向统一流数据平台的演进方向，并提供了与Kafka的选型指南。最后发起关于消息中间件技术选型的讨论，原创 2025-10-02 23:51:42 · 1048 阅读 · 0 评论 -
大数据消息中间件选型终极指南：深度解析Kafka、Pulsar、RocketMQ架构与性能
本文深度对比三大主流消息中间件Kafka、Pulsar和RocketMQ的核心架构与性能特点。Kafka以高吞吐和丰富生态著称，但存在存储计算耦合问题；Pulsar采用存算分离架构，适合云原生场景；RocketMQ则在金融级事务和顺序消息方面表现突出。文章通过对比矩阵和决策树，为不同业务场景提供选型建议：数据管道首选Kafka，金融交易考虑RocketMQ，云原生环境推荐Pulsar。最后指出三大组件相互融合的发展趋势，并邀请读者分享实战经验。原创 2025-10-01 23:10:04 · 921 阅读 · 0 评论