问题导读 1.Dataflow当前的API支持什么语言？ 2.相比原生的map-reduce模型，Dataflow哪些优点？ 3.Dataflow与Cascading、Spark有什么区别和联系？ 介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建、管理和优化复杂数据处理流水线的方法，集成了许多内部技术，如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel。Dataflow当前的API还只有Java版本（其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接
为什么学习CodeQL呢？在学习了一段代码审计，逐渐感觉代码审计是个体力活。而且越大的项目想要较全面的审计起来更是耗时间，还有可能漏掉一些很容易发现的漏洞。而CodeQL就是用来辅助漏洞挖掘，半自动化挖掘+人工辅助审计可大大减少人工成本，也提高了漏洞准确率。随着近几年网上公开的越来越多的严重级漏洞都是通过CodeQL挖掘出来的，所以目前对想学代码审计的人来说，学习CodeQL利大于弊，其目前也渐渐成为国内半自动化代码审计所使用的主流工具了。
作者 | Michael Redlich 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 OpenJDK 在过去的一周，经过评审后，JDK 20 提案 JEP 438（Vector API 第 5 轮孵化）从 Proposed to Target 状态 提升 到 Targeted 状态。在 Panama 项目 的支持下，该 JEP 融合了针对前 4 轮孵化反馈的改进：JEP 426（Vector API 第 4 轮孵化）在 JDK 19 中交付；JEP 417（Vector API 第 3 轮孵化）在 J
今天这篇继续讲流式计算。继上周阿里巴巴收购 Apache Flink 之后，Flink 的热度再度上升。毫无疑问，Apache Flink 和 Apache Spark 现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢？Streaming Systems 这本书在分析 Flink 的火热原因的时候总结了下面两点：
对于事件流应用程序开发人员，根据管道中各个应用程序的更改需要不断更新流管道非常重要。理解流开发人员用于构建事件流管道的一些常见流拓扑也很重要。
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。
https://docs.spring.io/spring-cloud-dataflow/docs/current-SNAPSHOT/reference/htmlsingle/
今天我们利用codeql分析下“cookie未启用httponly“这类的安全问题，由此加深自己对codeql的使用。如果反应好的话，可以考虑把Vulnerability-goapp的其他漏洞也弄一弄。
简单来说，CodeQL就是一个静态分析（SAST）工具，可以在白盒场景通过编写QL制定的规则，自动化的扫描代码。
在Rust的编译器源代码中，rust/compiler/rustc_borrowck/src/diagnostics/find_all_local_uses.rs文件的作用是为了在借用检查期间找到特定局部变量的所有使用。
参考文章：https://blog.51cto.com/u_14149124/5707132
作者 | Michael Redlich 译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 本期的 Java 新闻包括 JDK 19、JDK 20、Spring 框架的更新、Spring Cloud 与 Spring Tools、Helidon Níma、MicroProfile Reactive 规范、Quarkus 2.12.2、MicroStream 7.1.0、Reactor 项目 2022.0.0-M6、Hibernate Search 6.1.7、JHipster Lite 0.15.1、Piran
Dataflow模型（或者说Beam模型）旨在建立一套准确可靠的关于流处理的解决方案。在Dataflow模型提出以前，流处理常被认为是一种不可靠但低延迟的处理方式，需要配合类似于MapReduce的准确但高延迟的批处理框架才能得到一个可靠的结果，这就是著名的Lambda架构。这种架构给应用带来了很多的麻烦，例如引入多套组件导致系统的复杂性、可维护性提高。因此Lambda架构遭到很多开发者的炮轰，并试图设计一套统一批流的架构减少这种复杂性。Spark 1.X的Mirco-Batch模型就尝试从批处理的角度处理流数据，将不间断的流数据切分为一个个微小的批处理块，从而可以使用批处理的transform操作处理数据。还有Jay提出的Kappa架构，使用类似于Kafka的日志型消息存储作为中间件，从流处理的角度处理批处理。在工程师的不断努力和尝试下，Dataflow模型孕育而生。
XXE就是XML外部实体注入。当允许引用外部实体时，通过构造恶意内容，就可能导致任意文件读取、系统命令执行、内网端口探测、攻击内网网站等危害。
在2021年12月上旬，Flutter官方发布了今年的第四个正式版本，也是今年的最后一个Flutter稳定版。
谷歌云最近宣布 Firestore 多数据库 普遍可用。这一新特性旨在隔离客户数据，并促进微服务以及开发、测试和 staging 环境的管理。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口，使神经网络可以被大众使用。然而，我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的，直到最近，这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask，PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型，但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
在Dataflow相关的论文发表前，大家都往往认为需要两套API来实现流计算和批计算，典型的实现便是Lambda架构。
React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，它可以创建动态和交互式的网页应用。Firebase是一个由Google提供的后端服务平台，它可以快速地开发和部署iOS、Android和Web应用。Firebase提供了一些工具，如身份验证、数据库、存存储、分析等，来构建高质量的应用。
DataFlow Manager(DFM)是NiFi用户，具有添加，删除和修改NiFi数据流组件的权限。
消息报表主要用于统计消息任务的下发情况。比如，单条推送消息下发APP用户总量有多少，成功推送到手机的数量有多少，又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等。通过消息报表，我们可以很直观地看到消息推送的流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。
小狼@http://blog.csdn.net/xiaolangyangyang
Paper1: https://research.google.com/pubs/archive/35650.pdf
前面的那篇文章《再谈流计算的基本概念》提到了 Dataflow 模型，这个模型从更高的维度去看待看似隔离的批处理和流处理过程，把批处理过程认为是流处理过程的特例。基于这个模型，诞生了Spark Structure Streaming、Flink 和 Apache Beam 等一系列工具。
又是两个月没有写博客了，也有一个月没有玩单片机做手工学习了；前几天在某个群里看到，有个群友说自己用了个内存队列用来保存某个task的数据，然后在某一处又使用死循环来判断内存队列的数据是否大于0，针对这个问题，才引发了这一边博客，哈哈，之前看到过有些人碰到这种场景是开线程使用死循环来进行数据传输处理。其实针对这个问题，while并不算是一个很好的解决方案，具体的还得结合场景去进行判断如何找到最优的解决方案，在本篇博客，我会罗列出我所已知和这个议题相关的几种方案，以及写了的部分代码。
Apache Flink 是由 Apache 软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用 Java 和 Scala 编写的分布式流数据流引擎。Flink 以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink 的 流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink 的运行时本身也支持迭代算 法的执行。
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/cloud-local-executor/
Flink是Apache的一个顶级项目，Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。
这篇文章的目的不是解释原型污染漏洞是什么，但总的来说，能够编辑对象的原型或Object原型（通过它们的属性）可以让攻击者污染它并可能恶意地改变受影响代码的目标。
Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。本文是 Pulsar 技术系列中的一篇，主要介绍 Pulsar 在海量DB Binlog 增量数据采集、分拣场景下的应用。
上一篇我们做成了连接本地数据的Dataflow，这里不仅可以取得本地数据，还可以对其他Org的数据进行统合，下面我们准备一个新的Org，开始实验。
在Rust源代码中，rust/compiler/rustc_mir_dataflow/src/impls/mod.rs文件的作用是提供各种数据流分析的实现。
Top Google Cloud tools for web application development. Google gives a wide scope of instruments and administrations for its clients. As one of the top cloud suppliers, Google must stay aware of the aggressive idea of the cloud and discharge administrations to address the issues of its clients. Like AWS and Azure, there is a scope of Google Cloud apparatuses for clients to look over to help facilitate a portion of the pressure that accompanies the open cloud.
在本系列的前一篇博客“将流转化为数据产品”中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSP) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
在本系列的前一篇博客《将流转化为数据产品》中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSA) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
摘要：近期 Cloudera Hadoop 大神 Arun 在 Twitter 上宣布 Cloudera Data Platform 正式集成了 Flink 作为其流计算产品，Apache Flink PMC Chair Stephan 也回应：“此举意义重大。”这意味着所有 CDH 发行版覆盖的全球企业用户都将能够使用 Flink 进行流数据处理。
未来几年，安全开发领域的行业趋势是什么？我觉得是DevSecOps。那么什么是DevSecOps？一图带你了解DevSecOps内涵。
本文讲述了我在苹果的macOS系统内核中发现的几个堆栈和缓冲区溢出漏洞，苹果官方将这几个漏洞归类为内核中的远程代码执行漏洞，因此这些漏洞的威胁级别非常高。攻击者可以通过这些漏洞远程入侵Mac，也可以在通过物理的方式访问计算机时，仅需要以访客身份登录（无需密码），就可以通过这些漏洞从而获取权限并控制计算机。
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。
垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务，每个地区都有其独特的垃圾产生模式，但无论产生垃圾的种类和数量如何变化，优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段。
我们现在从讨论编程模型和 API 转向实现它们的系统。模型和 API 允许用户描述他们想要计算的内容。在规模上准确地运行计算需要一个系统——通常是一个分布式系统。
在NiFi中重新创建“GetFile”和“PutFile”处理器,形成新的DataFlow，并且各自重新命名：
Spring Cloud Data Flow 是一个用于定义、部署和管理数据流应用程序的开源工具，它可以轻松地将各种数据流集成起来，实现数据的实时处理和传输。
在没有 MapReduce 编程模型的时候，做分布式系统的大数据量计算都是针对某一问题的开发特定的编程模型，写过代码的都知道这种的开发模式肯定推广不开来，后续的开发和维护都特别麻烦，但是当时也没人想着要弄一个通用的编程模型，直到后面谷歌发表了那篇著名的《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》，大家突然发现原来在编程语言里面常用的编程模型可以用在分布式系统里，而且还能通用。
Spring Cloud Task是一个用于快速创建和执行短暂任务的框架。Task Launcher是Spring Cloud Task的另一个核心组件，它可以帮助我们在多个环境中部署和执行Task Application。
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。
GNN（图神经网络）代表了一种新兴的计算模型，这自然地产生了对在大型graph上应用神经网络模型的需求。
本教程涵盖了Apache NiFi的核心概念及其在其中流量管理，易用性，安全性，可扩展架构和灵活扩展模型非常重要的环境中所扮演的角色。
DATAFLOW作为HLS的一种优化方法，对于改善吞吐率（Throughput）、降低延迟（Latency）非常有效。
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