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摘要:
伴随着互联网的高速发展,互联网每日都会产生海量的数据,需要对这些海量数据进行大数据的实时处理,一个性能优良的分布式消息队列,会对系统的数据业务处理效率有极大的推进作用,那么使用什么样的消息队列传输这些海量数据就成为了一个关键的问题。在各大技术公司的团队中,使用最频繁的三种消息队列分别是:Apache Kafka,阿里巴巴的Rocket-MQ,Rabbit-MQ。本文首先先介绍了上述三个分布式消息队列的基本概念、架构特性以及实现原理,基于这些然后分别简单介绍它们的优缺点,之后通过搭建各个消息队列集群测试环境,分别进行大数据的实时计算实验,最后对比实时计算实验的结果,绘出相应的图形,更加直观的看出它们之间效率的对比,得出在实时大数据计算场景下哪个消息队列具有更高的性能。
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文献信息
篇名 基于海量数据的消息队列的性能对比与优化方案
来源期刊 软件 学科 工学
关键词 分布式处理 消息队列 比较
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 33-37
页数 5页 分类号 TP311.13
字数 3311字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6970.2016.09.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 鄂海红 20 294 10.0 17.0
2 刘峰 北京邮电大学计算机学院 2 24 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
分布式处理
消息队列
比较
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件
月刊
1003-6970
12-1151/TP
16开
北京市3108信箱
1979
chi
出版文献量(篇)
9374
总下载数(次)
40
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
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