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网站活动跟踪
通过消息队列 Kafka 版可以实时收集网站活动数据（包括用户浏览页面、搜索及其他行为等）。发布-订阅的模式可以根据不同的业务数据类型，将消息发布到不同的 Topic；还可通过订阅消息的实时投递，将消息流用于实时监控与业务分析或加载到 Hadoop、ODPS 等离线数据仓库系统进行离线处理。
流计算处理
股市走向分析、气象数据测控、网站用户行为分析等领域，由于数据产生快、实时性强、数据量大，所以很难统一采集并入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需求。而大数据消息中间件 Kafka 以及 Storm/Samza/Spark 等流计算引擎的出现，可以根据业务需求对数据进行计算分析，最终把结果保存或者分发给需要的组件。
优势
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高弹性超大规格深度优化内核，解决开源版本千级分区性能瓶颈，支持万级分区性能不受损；支持秒级扩容；支持最高 2GB 流量写入
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免运维、易观测全托管开箱即用，兼容主流开源版本和多语言客户端，支持一键升降配、订阅关系可视化、消息查询回溯、数据大盘
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有保障支持灰度升级、升级/拖冷数据等极端场景写优化保障；全自动巡检运维体系保障
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丰富的数据生态提供全托管、免运维 Connector，支持连接海量云产品以及自建大数据生态产品，轻松实现数据集成和计算
案例
