mq和kafka选型场景

AI视频小助理:
一、卡夫卡和MQ在选型和使用场景上的区别。卡夫卡适合大数据处理和大数据相关场景，而MQ更适合复杂业务的的消息传递和处理。 00:28 - 卡夫卡更适合大数据处理和大数据相关的场景 01:40 - 卡夫卡认为自己提供的功能比较少，需要开发者自己做配置 02:58 - 卡夫卡的topic有分区概念，而MQ放在一个机器上 二、大数据的消息传递机制，包括分区、副本和负载均衡的作用，以及与Kafka和FQ的对比。同时，介绍了MQ的消费管理和消费信息存储的缺点。 03:02 - 消息传递的场景需要考虑分区和副本数 03:32 - MQ的数据量不大，不需要负载均衡，但大数据消费者需要 05:01 - MQ的目的是为了支撑复杂业务的消息传递，但消费信息需要自己维护 三、卡夫卡和MQ的区别，以及它们各自适用于哪些场景。希望观众能够清楚地表达自己的理解。视频结束。 06:02 - 卡夫卡和MQ是为了应对不同的场景而被创造出来的 06:23 - 希望大家可以清楚地表达出卡夫卡和MQ的区别和选型方法 06:23 - 本期视频结束，希望大家可以理解卡夫卡和MQ的区别和选型方法 --本内容由AI视频小助理生成，关注解锁AI助理，由@demon丶橙子 召唤发送

想佛了:
知识点 1. Kafka追求高吞吐量，不追求低延迟；RabbitMQ追求低延迟，不追求高吞吐量 2. 在发布订阅功能的实现上，Kafka只存储一份消息，把channel建模为Consumer Group，一份消息可以供多个Consumer Group消费，并记录每个Consumer Group的消费offset； RabbitMQ为每个channel创建一个queue，消息会被冗余到订阅它的每个queue中

财富自由之路_:
建议将技术视频做成一个系列，有列表。到时候也好找

相似性similarity:
RocketMQ不是也有topic部署在多个机器的broker上吗，也有负载均衡