本文主要介绍如果使用 qemu 和 unicorn 来搜集程序执行的覆盖率信息以及如何把搜集到的覆盖率信息反馈到 fuzzer 中辅助 fuzz 的进行。
会将flow传入的方法封装成一个FlowCollector的扩展函数，因此在flow代码块中使用emit是自然地。
通过Flink官网可以看到Flink里面就默认支持了不少sink，比如也支持Kafka sink connector（FlinkKafkaProducer），那么这篇文章我们就来看看如何将数据写入到Kafka。
线上flink任务稳定运行了两个多月了，突然之间收到了消息堆积较多的报警，kafka上看到的现象是消息堆积较多。问过业务人员得知，对应的流表在前一天重新刷了一遍数据，在我们的这个任务中有两次维表关联，而且内层有一个split操作会造成外层维表关联的数据量膨胀（最大可能为80倍，即split之后产生了80条新记录）。开始了问题分析之路。
前两篇从java语言中定时任务的基础实现，到第三方框架依赖下的常用实现方式都已经讲到了。
本文档主要介绍LkinCtrl功能库中LKinCtrl_MC_MovePath功能块的Flag功能。
在Windows系统中打开第1个cmd窗口，执行如下命令启动 Zookeeper服务：
数据文件OFFLINE之后必须要做的一件事就是立刻执行一次RECOVER操作，这样在无论过了多久之后，在ONLINE该数据文件的时候就不需要执行RECOVER操作了。
最近winafl增加支持对Intel PT的支持的，但是只支持x64，且覆盖率计算不全，比如条件跳转等，所以它现在还是不如直接用插桩去hook的方式来得准确完整，这里主要想分析也是基于 DynamoRIO插桩的覆盖率反馈原理。
HLS的任务级并行性（Task-level Parallelism）分为两种：一种是控制驱动型；一种是数据驱动型。对于控制驱动型，用户要手工添加DATAFLOW pragma，工具会在该pragma指定的区域内判别任务之间的并行性，生成各进程之间的模块级控制信号。对于数据驱动型，用于需要明确指定可并行执行的任务。
在【两阶段提交概述】中介绍了两阶段提交的基本思路以及如何根据checkpoint机制来实现两阶段提交思路，flink给出来两阶段提交抽象实现TwoPhaseCommitSinkFunction与具体实现FlinkKafkaProducer011。
本文主要介绍Flink接收一个Kafka文本数据流，进行WordCount词频统计，然后输出到标准输出上。通过本文你可以了解如何编写和运行Flink程序。
Flink是一个开源流处理框架，注意它是一个处理计算框架，类似Spark框架，Flink在数据摄取方面非常准确，在保持状态的同时能轻松地从故障中恢复。
Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有：
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
Flink提供了丰富的客户端操作来提交任务，本文在Restful方式上提供扩展，其余四种方式可观看flink-china系列教程-客户端操作的具体分享，传送门：https://www.bilibili.com/video/av47600600/
jdk1.8：https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html
从前年开始，就被公众号上Flink文章频繁的刷屏，看来是时候了解下Flink了。 Flink官网第一句话介绍是数据流上的有状态计算。 我第一眼看这句话感觉很拗口，什么是流上的计算？什么是有状态？ 作为菜鸟，我觉的学习Flink最好方法是看官网并敲代码实践，不会的百度些博客学学。
由此，就会使用级联操作，在一对多关系中，@Cascade属性（级联）只设置“一”的一方即可，外键由“多”的一方进行维护。
场景描述：两阶段提交（two-phase commit, 2PC）是最基础的分布式一致性协议，应用广泛。本文来介绍它的相关细节以及它在Flink中的典型应用场景。。
Flink-Kafka Connector 是连接kafka 的连接器，负责对接kafka 的读写， 本篇主要介绍kafka consumer 的执行流程与核心设计。
本文从编程模型、任务调度、时间机制、Kafka 动态分区的感知、容错及处理语义、背压等几个方面对比 Spark Stream 与 Flink，希望对有实时处理需求业务的企业端用户在框架选型有所启发。本文篇幅较长，建议先收藏～
本文前两节将简要讨论 fuzzing 的基本理念以及 WinAFL 中所用到的插桩框架 DynamoRIO ，而后我们从源码和工具使用角度带你了解这个适用于 Windows 平台的 fuzzing 利
网上有大量讲解Diff算法逻辑的文章。然而，即使作者语言再精练，再图文并茂，相信大部分同学看完用不了多久就忘了。
在实时数仓分层中，Kafka是一种比较常见的中间存储层，而在分布式计算中由于硬件、软件等异常导致的任务重启是一种正常的现象，通过之前的Kafka-Consumer分析得知，offset 是跟随着checkpoint周期性的保存， 那么消息是有可能被重复消费的，而Kafka 作为输出端并不属于整个Flink任务状态的一部分，重复被消费的消息会重复的输出，因此为了保证输出到Kafka数据的一致性，Flink 在Kafka Sink端的事务语义。本篇主要介绍Kafka-Sink 的执行流程与核心设计。
0x00 AFL 基础 American Fuzz Lop简称 AFL，是一款模糊测试工具。模糊测试（Fuzzing），是一种通过向目标系统提供非预期的输入并监视异常结果来发现软件漏洞的方法。通常的流程：提供一个正常的输入；修改一部分内容；输入给程序；观察程序的处理过程是否异常。 环境 Ubuntu 16.04 LTS X86_64 安装 apt install afl 如果大家需要较新版本的AFL，也可通过AFL的官网下载源码自行编译。http://lcamtuf.coredump.cx/afl/rel
最近了解了一下 Koltin Flow 相关的一些内容。在这里做一些简单的总结。关于 Flow 的知识点有如下一些：
本文涉及到Flink SQL UDAF，Window 状态管理等部分，希望能起到抛砖引玉的作用，让大家可以借此深入了解这个领域。
上节课爱画漫画的小哥哥教我们如何正确get参数传递和HTTP正确使用。尤其是在无UI下进行接口的访问。大家有get到吗？
2C互联网业务增长，单机多核的共享内存模式带来的排障问题、编程困难；随着多核时代和分布式系统的到来，共享模型已经不太适合并发编程，因此actor-based模型又重新受到了人们的重视。
从上面的源码可以看出Spring中的JDKDynamicAopProxy和我们自定一JDK代理是一样的，也是实现了InvocationHandler接口。并且提供了getProxy方法创建代理类，重写了invoke方法(该方法是一个回调方法)。具体看源码
canal-1.1.4/client/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/client/kafka/KafkaCanalConnector.java
Beam可以解决什么问题？当MapReduce作业从Hadoop迁移到Spark或Flink，就需要大量的重构。Dataflow试图成为代码和执行运行时环境之间的一个抽象层。代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。它旨在将多种语言、框架和SDK整合到一个统一的编程模型。
在成功创建一个job后，Spring Batch 默认在项目启动时候执行配置的job。往往在正常业务处理中，需要我们手动或者定时去触发job，所以这边便引入了jobLauncher、jobOperator两个执行器。
AFL-fuzzer用一个全局的map用来存储之前执行时看到的tupes。这些数据可以被用来对不同的trace进行快速对比，从而可以计算出是否新执行了一个dword指令/一个qword-wide指令/一个简单的循环。 当一个变异的输入产生了一个包含新路径（tuple）的执行trace时，对应的输入文件就被保存，然后被用在新的fuzzing过程中。对于那些没有产生新路径的输入，就算他们的instrumentation输出模式是不同的，也会被抛弃掉。 这种算法考虑了一个非常细粒度的、长期的对程序状态的探索，同时它还不必执行复杂的计算，不必对整个复杂的执行流进行对比，也避免了路径爆炸的影响。为了说明这个算法是怎么工作的，考虑下面的两个trace，第二个trace出现了新的tuples(CA, AE)
GeaFlow Console平台提供了图数据研发能力，包括了对点、边、图、表、函数、任务的管理功能， 为了让用户更好的管理元数据信息，同时也便于用户对图计算进一步地了解。通过对这些研发资源的管理，用户可以方便地、白屏化地创建、修改、删除这些元数据，也可以很方便地查看当前租户下所拥有的数据资产概览及详情，从而更多关注于业务逻辑的实现。
实时处理里消息的仅一次处理是大家关注的重点吧，前面浪尖分享过一篇对比spark streaming 和 flink的文章 <Spark Streaming VS Flink>，里面讲到了如何用spark streaming实现仅一次处理及flink是实现仅一次处理的。本文主要是想详细阐述一下flink结合kafka 0.11的仅一次处理语义。
今天，我们发布了对 Kubernetes 的一流（first-class）支持，作为Metaflow[1]对 AWS 原生服务集成的替代方案。数据科学家可以将计算扩展到 Kubernetes 集群[2]，并编排由 Argo Workflows 执行流程[3]。详情可参阅我们的Kubernetes 部署指南[4]。
AFL配合DynamoRIO，没错，就是drAFL。在drAFL的帮助下，我们就可以在没有源代码的情况下对LInux二进制代码进行模糊测试了。
不知不觉，这已经是快速入门Flink系列的第7篇博客了。早在第4篇博客中，博主就已经为大家介绍了在批处理中，数据输入Data Sources 与数据输出Data Sinks的各种分类(传送门:Flink批处理的DataSources和DataSinks)。但是大家是否还记得Flink的概念？Flink是 分布式、 高性能、 随时可用以及准确的为流处理应用程序打造的开源流处理框架。所以光介绍了批处理哪里行呢！本篇博客，我们就来学习Flink流处理的DataSources和DataSinks~
本文是《Flink的sink实战》系列的第二篇，前文《Flink的sink实战之一：初探》对sink有了基本的了解，本章来体验将数据sink到kafka的操作；
前言 学过pytest框架的肯定知道什么叫钩子（hook）函数, 钩子函数的作用是在程序运行的过程中插入一段代码做一些事情。 四个钩子 请求钩子是通过装饰器的形式实现，Flask支持如下四种请求钩子： before_first_request 在对应用程序实例的第一个请求之前注册要运行的函数, 只会执行一次 before_request 在每次请求前执行，如果在某修饰的函数中返回了一个响应，视图函数将不再被调用 after_request 如果没有抛出错误，在每次请求后执行接受一个参数：视图函
Flink通过Checkpoint机制实现了消息对状态影响的Exactly Once语义，即每条消息只会影响Flink内部状态有且只有一次。但无法保证输出到Sink中的数据不重复。以图一所示为例，Flink APP收到Source中的A消息，将其转化为B消息输出到Sink，APP在处理完A1后做了一次Checkpoint，假设APP在处理到A4时发生错误重启，APP将会重新从A2开始消费并处理数据，就会导致B2和B3重复输出到Sink中两次。
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XA（eXtended Architecture）是指由X/Open 组织提出的分布式交易处理的规范。XA 是一个分布式事务协议，由Tuxedo 提出，所以分布式事务也称为XA 事务。XA 协议主要定义了事务管理器TM（Transaction Manager，协调者）和资源管理器RM（Resource Manager，参与者）之间的接口。其中，资源管理器往往由数据库实现，如Oracle、DB2、MySQL，这些商业数据库都实现了XA 接口，而事务管理器作为全局的调度者，负责各个本地资源的提交和回滚。XA 事务是基于两阶段提交（Two-phaseCommit，2PC）协议实现的，可以保证数据的强一致性，许多分布式关系型数据管理系统都采用此协议来完成分布式。阶段一为准备阶段，即所有的参与者准备执行事务并锁住需要的资源。当参与者Ready时，向TM 汇报自己已经准备好。阶段二为提交阶段。当TM 确认所有参与者都Ready 后，向所有参与者发送COMMIT 命令。
Typestate-Guided Fuzzer for Discovering Use-after-Free Vulnerabilities报告人:jxin本文发表于软件工程顶级会议ICSE 20，第一作者是来自蚂蚁金服集团的王海军博士。 一、主要内容 1. 关注点 程序中已分配的内存区域在释放后再次被访问，就会产生Use-after
文章目录 Flink 将报文解析后的数据推送到 kafka 中 实时ETL开发 原始数据的实时ETL设置 开发的流程 开发的类名 —— KafkaSourceDataTask 设置 checkpoint 中 statebackend 数据积压和反压机制 抽象 BaseTask 用于处理数据流和读取kafka数据 Flink 将报文解析后的数据推送到 kafka 中 步骤 开启 kafka 集群 # 三台节点都要开启 kafka [root@node01 kafka]# bin/kafka-server-s
前面一篇文章Grafana + Prometheus监控篇之Windows监控Linux服务器资源 ，我已经讲过了在windows系统上如何使用Grafana监控Linux服务器资源。这边讲的是如何使用Grafana展示Locust性能测试数据。
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