pulsa6大分析

那这就不意外了，囿于 Kafka 复杂的管理和运维，许多企业转而采买 Confluent 的商业服务。 长期使用 Kafka 的用户会发现在运维 Kafka 时上述问题都不容易回答。 其中多数任务都需要 Kafka 之外的其他工具，如用于管理集群再平衡的 cruise control，以及用于复制需求的 Kafka mirror-maker。 r 的架构无分区，也没有重平衡，保证了及时可伸缩性和高可用性。 这两个重要特性使 Pulsar 尤其适用于构建与关键任务相关的服务，如金融用例的计费平台，电子商务和零售商的交易处理系统，金融机构的实时风险控制系统等。 本文将深入介绍 Pulsar 技术、社区及生态的相关信息，客观、全面地展示事件流的整体情况。 本系列文章共有两篇，本文为上篇，主要对比 Pulsar 和 Kafka 在性能、架构和特性方面的区别。

• 在腾讯计费平台白皮书中提到，腾讯计费平台拥有百万级用户，管理约 300 亿第三方托管账户，目前正在使用 Pulsar 处理每天数亿美元的交易。
• Pulsar 中的 broker 在一个层上进行计算，而 bookie 则在另一个层上管理有状态存储。
• 越来越多的消息平台开始采用实时流技术，这促进了 Pulsar 的使用与发展。
• 随着 Pulsar 用户迅速增加，Pulsar 社区已经发展成为大型、高度参与、用户全球化的社区。
• Pulsar 生态系统中周边工具插件数量迅速增长，活跃的 Pulsar 社区起到了极其重要的推动作用。

相比于 pulsar，Kafka 不支持用户使用原始数据。 通过利用性能强大的 Netty 架构，数据从 producers 到 broker，再到 bookie 的转移都是零拷贝，都不会生成副本。 这一特性对所有流用例都非常友好，因为数据直接通过网络或磁盘进行传输，没有任何性能损失。 最近的新闻和博客文章都在客观地介绍 Pulsar，读者可以清晰地了解 Pulsar 的性能及用例。 並不保證上述資料或廣告與上述網站同步更新內容，客戶需自行向發展商/一手銷售監管局查証以取得最新資料。 當您按下 “接受”鍵，代表閣下明白和同意計劃將由中原按揭經紀有限公司提供，當中之風險一概由閣下負責。 淺水灣108所在官地佔地約4.67萬平方呎，地積比率0.9倍，可建樓面約4.2萬平方呎，由發展商大昌地產於2012年以16.68億元投得，每平方呎樓面地價約3.97萬元。

pulsa: 項目圖片

StreamNative 一直致力于在开发 pulsar 新功能的同时，加强现有功能，同时促进社区发展。 在实现 2020 年年度任务的过程中，目前一切进展顺利，我们期待在九月发布 Pulsar 2.7.0。 键共享订阅模式结合了其他订阅模式的优点，支持将 consumer 的数量扩展至超过分区的数量，也支持键级别的强排序保证。 Pulsar 和 Kafka 都被广泛用于多个企业用例，也各有优势，都能通过数量基本相同的硬件处理大流量。 部分用户误以为 Pulsar 使用了更多的组件，因此需要更多的服务器来实现与 Kafka 相匹敌的性能。 虽然这种想法的确适用于一些特定硬件配置，但 在多数同等资源配置中，Pulsar 优势更加明显，可以以相同的资源实现更多性能。 替换 Pulsar 的无状态 broker 操作简单，无需担心数据丢失。 Bookie 节点会自动复制全部未复制的数据分片，而且用于解除和替换节点的工具为内置工具，很容易实现自动化。 Pulsar 的自动负载均衡功能可以自动并立即使用集群中新加的计算和存储能力。 这使得 broker 之间可以迁移 topic 来平衡负载，新 bookie 节点可以立即接受新数据分片的写入流量，而无需手动重新平衡或管理 broker。

交易型消息不仅简化了使用 pulsar 或 Pulsar Functions 向应用程序写入的操作，还扩展了 Pulsar 支持的用例的范围。 关于 Pulsar 这一特性的开发进展顺利，将会在 Pulsar 2.7.0 版本中发布，预计发布时间 2020 年 9 月。 大多数新技术的推出和被采用都需要花一些时间，但 Pulsar 不仅提供了全套解决方案，维护成本低，还可以在安装后立即使用。 Pulsar 涵盖了构建事件流应用程序所需的全部基础，并集成了许多内置特性（包括多种工具）。 另外，Pulsar Functions 轻松实现了轻量级计算用例，并允许用户创建复杂的处理逻辑，而无需部署单独的临近系统。 Pulsar Functions 还支持原生语言和易于使用的 API。 用户不必学习复杂的 API 就可以编写事件流应用程序。

在腾讯计费平台白皮书中提到，腾讯计费平台拥有百万级用户，管理约 300 亿第三方托管账户，目前正在使用 pulsar 处理每天数亿美元的交易。 考虑到 Pulsar 可预测的低延迟、更强的一致性和持久性保证，腾讯选择了 Pulsar 而非 Kafka。 StreamNative 团队在消息和事件流方面经验丰富，成长迅速。 StreamNative 由 Pulsar 和 BookKeeper 核心成员创建。 由于 Kafka 很难在团队之间共享，很多机构开发了用于支持和管理多个不同集群的工具。 这些工具对成功大规模使用 Kafka 至关重要，但同时也增加了 Kafka 的复杂性。 最适合用来管理 Kafka 集群的工具都是商业软件，不开源。

本公司擬使用閣下的個人姓名、電話號碼、傳真、地址或電郵地址處理閣下的申請、回覆閣下查詢並作地產代理服務的促銷及向閣下提供中原集團其他公司的資訊。 本公司在未得閣下的同意之前，不能如此使用閣下的個人資料並向閣下作直接促銷。 共享订阅模式支持将 consumer 的数量扩展至超过分区的数量，因此这种模式非常适合 worker 队列用例。 r 具有内置的复制功能，可用于无缝跨越地理区域同步数据或复制数据到其他集群，以实现其他功能（如灾备、分析等）。 流拉取是长轮询的改进版，不仅实现了单个调用和请求之间的零等待，还可以提供双向消息流。 通过流拉取模型，Pulsar 实现了比所有现有长轮询消息系统（如 Kafka）都低的端到端延迟。 Pulsar 将 topic 分区划分为分片，然后将这些分片存储在 Apache BookKeeper 的存储节点上，以提高性能、可伸缩性和可用性。 Pulsar 与 Presto 的集成（Pulsar SQL）支持数据专家和用户使用 ANSI 兼容的 SQL 来分析数据和处理业务。 无限事件流存储支持通过向外扩展日志存储（通过 Apache BookKeeper）大规模存储事件，并且 Pulsar 内置的分层存储支持高质量、低成本的系统，如 S3、HDFS 等。 但是，使用 Kafka Streams 要更复杂一些。

pulsa: 文章導航

用户需要弄清楚使用 KStreams 应用程序的场景及方法。 并且，对于大多数轻量级计算用例来说，KStreams 过于复杂。 pulsar 和 Kafka 对于内置流处理的目标不尽相同。 针对较为复杂的流处理需求，Pulsar 集成了 Flink 和 Spark 这两个成熟的流处理框架，并开发了 Pulsar Functions 来处理轻量级计算。 Kafka 则开发并使用 Kafka Streams 这一成熟的流处理引擎。

如前文所述，Pulsar 最初的开发目的是作为统一的消息发布/订阅平台。 pulsar 团队深入了解了现有开源消息系统的优缺点，并基于团队的经验设计了 Pulsar 的统一消息模型。 用户可以在同一组数据上构建消息应用程序和事件流应用程序，而无需复制数据到不同数据系统。 Pulsar 通过这种按需选择的方式，允许未压缩数据通过保留策略控制无限制增长，但仍允许通过周期性压缩生成最新的实物化视图。 内置的分层存储特性支持 Pulsar 从 BookKeeper 卸载未压缩数据到云存储中，因而降低长期存储事件的成本。 Pulsar 自 PIP-31 起支持事务型消息流，目前仍在开发中。 这一特性提高了 Pulsar 的消息传递语义和处理保证。 在交易型流中，每条消息只会写入一次、处理一次，即便 broker 或 Function 实例出现故障，也不会出现数据重复或数据丢失。

pulsa: 淺水灣108 項目簡介

越来越多的消息平台开始采用实时流技术，这促进了 r 的使用与发展。 在 2020 年，Pulsar 的受关注度与使用量都有了显著增加。 Pulsar 的无限分布式日志以分片为中心，借助扩展日志存储（通过 Apache BookKeeper）实现，内置分层存储支持，因此分片可以均匀地分布在存储节点上。 由于与任一给定 topic 相关的数据都不会与特定存储节点进行捆绑，因此很容易替换存储节点或缩扩容。 另外，集群中最小或最慢的节点也不会成为存储或带宽的短板。 统一的发布/订阅消息模型支持用户轻易地向应用程序中添加消息。 腾讯等公司选择 Pulsar 在很大程度上是因为 Pulsar 的性能属性。

独占和灾备订阅模式都在分区级别支持强排序保证，支持跨 consumer 并行消费同一 topic 上的消息。 pulsar 的多层架构看起来似乎比 Kafka 的单片架构更为复杂，但实际情况却没这么简单。 架构设计需要权衡利弊，BookKeeper 使得 Pulsar 更具可伸缩性、操作负担更低、速度更快，性能也更一致。 Kafka 采用单片架构模型，将服务与存储相结合，而 Pulsar 则采用了多层架构，可以在单独的层内进行管理。

pulsar 社区一直在不断发展壮大，Pulsar 技术的发展和用例数量的增加已经形成良性循环，Pulsar 生态也在壮大。 此訊息已張貼在 大潭及淺水灣, 港島住宅, 香港住宅項目目錄 及標籤 住宅項目, 新盤, 洋房, 現樓 by Richitt. 項目在2013年獲批建築圖則，於2017年第4季落成。 根據2017年11月初的市場消息指，發展商曾以一籃子形式放售項目，意向價高達75億元，平均呎價18.5萬元。 方面，項目鄰近大型購物中心｢The Pulse｣，內有多間特色食肆及咖啡廳；區內另有影灣園商場提供餐廳、水療中心、書店、時裝服飾、醫務中心等商戶。 方面，項目設有12個車位，每座洋房各擁有1至2個車位，方便住戶自置私家車出入。

随着 pulsar 用户迅速增加，Pulsar 社区已经发展成为大型、高度参与、用户全球化的社区。 Pulsar 生态系统中周边工具插件数量迅速增长，活跃的 Pulsar 社区起到了极其重要的推动作用。 在过去的六个月里，Pulsar 生态系统中官方支持的 connector 数量急剧增长。 相比于 Kafka，Pulsar 的特性为流数据的现实问题提供了更完整的解决方案。 从这个角度看，Pulsar 拥有更完善的核心功能集，使用简单，因而允许使用者和开发者专注于业务的核心需求。

pulsa: 事件流

pulsar 中的 broker 在一个层上进行计算，而 bookie 则在另一个层上管理有状态存储。 此外，Pulsar 社区的小伙伴也向我们发出请求，希望我们针对近期 Confluent 博客发表的《 Kafka、Pulsar 和 RabbitMQ对比》技术文章做出回应。 很庆幸，Pulsar 能够发展如此迅速，并成为一项革新性的技术，我们也很想借此机会深入探究 Pulsar 的性能。 成交紀錄冊的目的是向公眾人士提供列於紀錄冊的關於該發展項目的交易資料，以使公眾人士了解香港的住宅物業市場狀況。 Pulsar 具有许多优势，因此能够在统一的消息和事件流平台脱颖而出，并成为更多人的选择。 相比于 Kafka，Pulsar 更具有弹性，在运维和扩展上更为简单。 Pulsar IO 提供了一组与大型生态系统集成的 connector，允许用户从外部系统获取数据，而无需编写代码。

同時於淺水灣道有多條巴士及小巴路線，來往港島赤柱、中環及北角碼頭等地。 本人已查閱貴公司的 私隱政策和 收集個人資料聲明，並同意貴公司使用本人於此所填寫的個人資料作直接促銷。 為加強保障客戶及員工，提升會客及睇樓的安全，中原網頁及APP新增「代理疫苗接種徽章」，方便客戶辨別已接種疫苗的前線代理。 惟本公司非常重視及尊重員工的私隱，「已接種」的前線代理亦可選擇「不顯示」疫苗徽章。 方面，項目鄰近淺水灣泳灘，而附近的｢The pulsa Pulse｣內設超視覺藝術館，有80多幅3D畫供觀賞；另有鎮海樓公園設有觀音像、月老像、財神像等多座大型中式神像。 所有洋房配置229至1,018平方呎平台、187至415平方呎停車位及827至1,515平方呎天台連私家泳池。 部份單位另設有54至63平方呎露台、523至870平方呎花園、110至129平方呎梯屋或/及275至546平方呎前庭。