哈囉，各位對資料和系統架構充滿好奇的朋友們！今天我們要來聊一個超酷的話題：Pinterest 怎麼處理他們家數百 TB 的海量資料傳輸？ 說到 Pinterest，大家可能想到的都是那些美美的圖片、生活靈感，但你知道在這些光鮮亮麗的背後，藏著一套多麼精妙的資料工程系統嗎？特別是他們如何利用 Change Data Capture (CDC) 這項技術，讓資料在龐大的分散式系統中，既能即時流動，又能保持穩定可靠，這簡直就是一場資料傳輸的魔術秀！
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嗨，各位數據工程師和雲原生愛好者們！👋 今天，我們要深入探討一個讓許多人又愛又恨的話題：如何在 Kubernetes（K8s）上部署、維護和優化 Apache Kafka。不知道你是否曾經面對過這樣的場景：
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在現今的數位時代，處理大量的資料流是一項挑戰，而Kafka憑藉其強大的能力和彈性，成為許多企業的首選工具。接下來，我們將深入探討Kafka在五個主要情境中的應用，讓你更了解這個強大工具的實際用途。
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選擇適當的Message Queue對於構建可靠、高效的分布式系統至關重要。Apache Kafka、RabbitMQ 和 Apache ActiveMQ 是三個受歡迎的開源Message Queue，它們提供了獨特的功能和特性。每種代理都能滿足不同的用例，並在效能、可擴充性、訊息傳遞模型等方面提供顯著的優勢。在這篇網誌文章中，我們將探討 Kafka、RabbitMQ 和 ActiveMQ 的主要功能，比較它們的優缺點，並幫助您在為您的應用程式選擇Message Queue時做出明智的決定。讓我們深入了解這些強大的Message Queue的功能。
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