一，抽象层次 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。 1，stateful streaming 最底层。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允
第一种：暴力解决 用数组统计每个数出现的次数，每次递增1，直到增加到一个没有重复出现过得数字位置。这种时间复杂度大，可以为 O(n^2)
Annotation（注解）是Java JDK5及其以后版本中引入的一个特性。注解是Java的一个新的类型（与接口类似），它与类、接口、枚举是在同一个层次，它们都称为Java的一个类型（TYPE）。它可以声明在包、类、字段、方法、局部变量、方法参数等的前面，用来对这些元素进行说明，注释。它的作用非常多，进行编译检查、生成说明文档、代码分析等。
DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文：Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里，Amazon 介绍了如何使用 Commodity Hardware 来打造高可用、高弹性的数据存储。想要理解 DynamoDB，首先要理解 Consistent Hashing。Consistent Hashing 的原理如下图所示：
React组件内部的状态是在渲染之间保持不变的封装数据。useState()是React钩子，负责管理功能组件内部的状态。
1.1 Introduction Kafka is a distributed streaming platform. What exactly does that mean? kafka是一个分布式
本文总结了Flink Streaming的算子操作，统统简单实现一次算子操作类型，更加熟悉了Flink带来的便利，有时间可以浏览一次，理解一次，后面具体使用的时候，可以进行查看
内存和性能管理是软件开发的重要方面，也是每个软件开发者都应该注意的。尽管很有用，但弱引用在JavaScript中并不经常使用。WeakSet和WeakMap是在ES6版本中被引入JavaScript的。
1.SOURCE：在源文件中生效，仅存在java文件中，class文件将会去除注解。
答：乱码的问题的根源主要是两个：字符集不支持复杂汉字、二进制进行转化时字符集不匹配，所以在 String 乱码时我们可以这么做：
通常情况下，我们都希望我们的代码是高效和兼容的，但是实际情况下代码中常常含有一些隐藏的坑，只有等出现异常时我们才会去解决它。本文是一篇比较简短的文章，列出了开发人员在编写 Java 程序时常犯的错误，避免线上问题。
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://medium.com/@b.stoilov/things-to-avoid-while-writing-java-cd078e5aa61c
我们在实际项目开发中使用注解的目的：为了追求低耦合，降低后期的维护成本。平时自己在实际项目也会经常用到注解，所以想着自己总结一下注解的知识点，毕竟"好记性不如烂笔头"，忘记的时候可以自己打开文章梳理一下，下面开始进入正文。
10@Repeatable(LearnRepeatableAnnotation.class)
点击下方公众号关注并分享，获取MongoDB最新资讯！ GridFS是用于存储和检索超过16 MB大小限制的BSON文档文件的规范。 注意 GridFS 不支持多文档事务 相较于将一个文件存储在单条文档中，GridFS将文件分为多个部分或块[1]，并将每个块存储为单独的文档。默认情况下，GridFS使用的块默认大小为255kB；也就是说，除最后一个块，GridFS会将文件划分为255 kB的块。最后一个块只有必要的大小。同样，最后的那个块也不会大于默认的块大小，仅使用所需的空间以及一些其他元数据。 Grid
首先什么是注解？ 最常见的是，在我们使用Eclipse等工具编写java代码的时候，有时候会出现一些比如@Deprecated，@Override，@SuppressWarnings等东东。这个就是常
java用 @interface Annotation{ } 定义一个注解 @Annotation，一个注解是一个类
Apache Kafka是基于发布/订阅的容错消息系统，由Scala和Java编写，是一个分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。
2014 年我们发布了 Lambda 服务，掀起了 Serverless 革命。现在越来越多的人谈论 Serverless 的未来。事实上，我们自己构建的应用程序中有一半以上是基于 Lambda 的，Serverless 能够最大限度地利用云计算的价值。现在，越来越多的客户正在决定采用 Serverless。这里，我们不只是在谈论 Lambda、API Gateway、Step Functions 或 EventBridge 等 Serverless 服务，而是如何使用 Serverless 实现快速原型设计、成本可控、高可用、自动扩展以及高效运维，这些都是用户在选择初始应用架构时需要考虑的关键设计因素。
给定长度为 2n 的整数数组nums，将这些数分成 n 对, 例如 (a1, b1), (a2, b2), ..., (an, bn) ，使得从 1 到 n 的 min(ai, bi) 总和最大。返回该最大总和 。
如果大家已经使用了 kubernetes技术，并运行了一些测试或生产的服务，可能已经能体会到 K8s 技术带来的革命性变化，如果还没有用过的小伙伴，我建议尽快入坑，毕竟这是技术趋势。
静态哈夫曼编码是一种主要用于文本压缩的编码算法。给定一个由N 个不同字符组成的特定长度的文本，算法选择N 个编码哈夫曼树 编码，每个不同的字符都对应一个编码。使用这些编码压缩文本，当选择编码算法构建一个具有N 个叶子的二叉树时，对于N ≥2，树的构建流程如下。
其实我们可以在组件中把这个props换成一个对象,看到上述代码,type可以为一个数组,来判断这个传递的数据的类型,不符合则报错,required表示这个参数必须填写,default表示在required为false,且未指定时候显示default数据
注解(Annotation)是一种应用于类、方法、参数、变量、构造器及包声明中的特殊修饰符，它是一种由JSR-175标准选择用来描述元数据的一种工具。Java从Java5开始引入了注解。在注解出现之前，程序的元数据只是通过java注释和javadoc，但是注解提供的功能要远远超过这些。注解不仅包含了元数据，它还可以作用于程序运行过程中、注解解释器可以通过注解决定程序的执行顺序。
> 公众号：[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk)，网站：[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
https://leetcode-cn.com/problems/combinations/
注解(Annotation)在JDK1.5之后增加的一个新特性，注解的引入意义很大，有很多非常有名的框架，比如Hibernate、Spring等框架中都大量使用注解。注解作为程序的元数据嵌入到程序。注解可以被解析工具或编译工具解析，此处注意注解不同于注释(comment)。
JAVA 的主旨是其著名的 WOTA：“一次编写，随处运行”。为了应用它，Sun Microsystems 创建了 Java 虚拟机，这是对编译后的 Java 代码进行解释的底层操作系统的抽象。JVM是 JRE（Java 运行时环境）的核心组件，它是为运行 Java 代码而创建的，但现在被其他语言（Scala、Groovy、JRuby、Closure ......）使用。
和迭代器又不同的是，Stream 可以并行化操作，迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。
代码中注释大家都熟悉吧，注释是给开发者看的，可以提升代码的可读性和可维护性，但是对于java编译器和虚拟机来说是没有意义的，编译之后的字节码文件中是没有注释信息的；而注解和注释有点类似，唯一的区别就是注释是给人看的，而注解是给编译器和虚拟机看的，编译器和虚拟机在运行的过程中可以获取注解信息，然后可以根据这些注解的信息做各种想做的事情。比如：大家对@Override应该比较熟悉，就是一个注解，加在方法上，标注当前方法重写了父类的方法，当编译器编译代码的时候，会对@Override标注的方法进行验证，验证其父类中是否也有同样签名的方法，否则报错，通过这个注解是不是增强了代码的安全性。
今天有一个需求，有一些学生成绩的数据，里面包含一些重复信息，需要从数组对象中过滤掉重复的数据。
如果n并不是一个特别大的数字，我们可以一次性把这n个数字加载进内存，每次从中选取1个，选取m次。
v-if 指令用于条件性地渲染一块内容。这块内容只会在指令的表达式返回 truthy 值的时候被渲染。
利用流，无需迭代集合中的元素，就可以提取和操作它们。这些管道通常被组合在一起，在流上形成一条操作管道。
Kafka 2.0.0引入了线程协议的变化。通过遵循下面建议的滚动升级计划，您可以保证在升级期间不会出现停机。但是，请在升级之前查看2.0.0中的重大更改。
在之前的做法中（Historically），使用单个抽象方法的接口（或很少的抽象类【只有一个抽象方法的抽象类数量比较少】）被用作函数类型。它们的实例称为函数对象，代表一个函数或一种行为。自 JDK 1.1 于 1997 年发布以来，创建函数对象的主要方法是匿名类（第 24 项）。下面的这个代码片段，用于按长度顺序对字符串列表进行排序，使用匿名类创建排序的比较函数（强制排序顺序）：
PHP 语言让 WEB 端程序设计变得简单，这也是它能流行起来的原因。但也是因为它的简单，PHP 也慢慢发展成一个相对复杂的语言，层出不穷的框架，各种语言特性和版本差异都时常让搞的我们头大，不得不浪费大量时间去调试。这篇文章列出了十个最容易出错的地方，值得我们去注意。
IP 网络多路径 (IP network multipathing, IPMP) 为在同一 IP 链路上具有多个接口的系统提供物理接口故障检测和透明网络访问故障转移功能。IPMP 还为具有多个接口的系统提供了包负荷分配。
volatile是变量修饰符，其修饰的变量具有可见性，Java的做法是将该变量的操作放在寄存器或者CPU缓存上进行，之后才会同步到主存，使用volatile修饰符的变量是直接读写主存，volatile不保证原子性，同时volatile禁止指令重排。
numpy模块下的median作用为： 计算沿指定轴的中位数 返回数组元素的中位数
一、JVM内存模型 JVM主要管理两种类型内存：堆(Heap)和非堆（Permanent区域）。 1、Heap是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配。Heap区分两大块，一块是 Young Generation，另一块是Old Generation： 1）在Young Generation中，有一个叫Eden Space的空间，主要是用来存放新生的对象，还有两个Survivor Spaces（from,to），它们的大小总是一样，它们用来存放每次垃圾回收后存活下来的对象。 2）在Old Gen
节选自《Netkiller Spring Cloud 手札》 3.7. 校验器(Validator) 常见的校验注解 @Null 被注释的元素必须为 null @NotNull 被注释的元素必须不为 null @AssertTrue 被注释的元素必须为 true @AssertFalse 被注释的元素必须为 false @Min(value) 被注释的元素必须是一个数字，其值必须大于等于指定的最小值 @Max(value) 被注释的元素必须是一个数字，其值必须小于等于指定的最大值 @DecimalMin(v
在InnoDB中，用户定义的表及其对应的索引数据存储在扩展名为.ibd的文件中。表空间有两种类型，常规（或共享）表空间和独立表空间文件。对于共享表空间而言，来自多个不同表及其对应索引的数据可以保存在单个.ibd文件中。而对于独立表空间，单个表的数据及其索引保存在一个.ibd文件中。
从v1.0开始，所有带有注释的字段（无论是仅注释还是带有默认值）都将位于所有没有注释的字段之前。在它们各自的组中，字段保持它们定义的顺序。
我们在Redis5版本迎来了一个新的数据结构，它的名字叫做"Streams"。（撒花）Streams一经推出，就引起了社区中各位大佬的关注。所以我决定过一段时间做一个社区调查，讨论一下它的使用场景，并会在博客中将结果记录下来（是Redis作者的博客）。今天我想聊的是另一个问题：我怀疑有很多用户认为Streams的使用场景是和Kafka一样的。实际上，这个数据结构的设计背景也是消息的生产和消费，但你应该认为Redis Streams只是更擅长做这样的事情。流是一种很好的模型和"心理模型"，它能帮助我们更好的设计系统，但是Redis Streams像其他Redis数据结构一样，它更加通用，可以用来处理更多不同的问题。所以这篇博客我们会重点关注Redis Streams作为一种数据结构有哪些特性，而完全忽略它的阻塞操作、消费群和所有消息相关的内容。
📷 ---- Prompt 我目前正在学习[主题]。问我一系列问题，以测试我的知识。确定我的答案中的知识差距，并给我更好的答案来填补这些差距 📷 好的，下面是每个问题的答案和进一步的解释： 1. 什么是Kafka？ Kafka是一个分布式流处理平台，旨在处理大规模的数据流。它可以处理实时的高吞吐量数据，并支持数据的持久化存储和数据流的处理。 2. Kafka的核心概念是什么？ Kafka的核心概念包括Producer、Consumer、Broker、Topic和Partition。Producer负责
混合IT是一种企业计算模型，其中组织通过传统的内部IT系统提供一些资源，同时还将云计算服务的某种组合用于其他资源。混合IT云架构(无论是公共的还是私有的)的特点是基于需求的可扩展性、用户易于提供以及测量和计量的使用。
•Kafka Stream 提供了一个非常简单而轻量的 Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署•除了 Kafka 外，无任何外部依赖•充分利用 Kafka 分区机制实现水平扩展和顺序性保证•通过可容错的 state store 实现高效的状态操作（如 windowed join 和aggregation）•支持正好一次处理语义•提供记录级的处理能力，从而实现毫秒级的低延迟•支持基于事件时间的窗口操作，并且可处理晚到的数据（late arrival of records）•同时提供底层的处理原语 Processor（类似于 Storm 的 spout 和 bolt），以及高层抽象的DSL（类似于 Spark 的 map/group/reduce）
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