Nav Inc.已经创建了一个开源模式定义和代码生成器,它使用GraphQL语法来定义事件和消息格式。选择GraphQL是因为它的表达能力和对开发人员的熟悉程度;Nav模式体系结构(NSA)不使用GraphQL runtime。
来源 | https://github.com/cheogo/learn-javascript
2023.2 中,可直接从 Run(运行)工具窗口轻松访问 IntelliJ 分析器的功能。 使用新按钮,点击即可调用:
作者 | Bilgin Ibryam 译者 | 王强 编辑 | Tina 为了让微服务足以应对未来的挑战,在设计微服务时需要加入数据流经的入站和出站 API,以及描述这些 API 的元 API。 分布式系统专家 Martin Kleppmann 在他的“由内至外的数据库变革”的演讲中提出了一个激进的想法:“从关系型数据库转向不可变事件和物化视图的日志可以带来显著的收益。”他在演讲中讲解了关系型数据库的内部工作原理,以及使用这种数据库架构创建的应用程序所面临的诸多局限,这些内容会彻底改变你对数据库和事件日志
良好的软件架构的目标是帮助管理复杂的系统。针对分布式系统、事件驱动架构和大数据,软件架构的最新创新希望利用正在出现的最佳实践,并帮助指导工程师远离常见的陷阱。
Kafka Magic[1] 是一个用于处理 Apache Kafka 集群的 GUI 工具。它可以查找和显示消息、在 Topic 之间转换和移动消息、查看和更新模式、管理 Topic 以及自动化复杂任务。
升级的 IntelliJ 分析器现在提供编辑器内提示,使分析进程更加直观详尽。此版本还包括有助于简化开发工作流的 GitLab 集成,以及其他多项值得关注的更新和改进,如下所述。
IntelliJ IDEA 2023.2版本已经发布!新版本带来了令人振奋的功能和改进,包括AI助手的引入,为你的开发工作提供智能驱动;IntelliJ Profiler的升级,使性能分析更加直观;以及GitLab集成,让团队协作更加高效。这次更新还涵盖了用户体验、Java改进、运行/调试、版本控制系统、Docker、数据库工具等多个方面,让你的代码质量和开发效率得到全面提升。立即升级到IntelliJ IDEA 2023.2,体验全新的开发世界! IntelliJ IDEA 2023.2已正式发布,为IDE带来了许多令人兴奋的功能和改进。本版本的主要更新包括引入了AI Assistant,通过一组人工智能驱动的功能促进开发;IntelliJ Profiler现在提供编辑提示,使分析过程更加直观和详细;以及GitLab集成,以简化开发工作流程。用户体验方面的更新涵盖了在搜索、项目视图排序和主工具栏上的改进。Java方面的改进包括扩展Java检查、为格式字符串提供代码高亮显示和导航,以及提供更好的Javadoc注释支持等。其他方面的更新涉及运行/调试、版本控制系统、Docker、数据库工具等。
在大数据环境中,有各种各样的数据格式,每个格式各有优缺点。如何使用它为一个特定的用例和特定的数据管道。数据可以存储为可读的格式如JSON或CSV文件,但这并不意味着实际存储数据的最佳方式。
上节中我们提到了社区生态的发展使得Kubernetes得到了良性的发展和传播。比起相对封闭的Docker社区开放的CNCF社区获得了更大成功,但仅仅是社区的活力对比还不足以让Docker这么快的败下阵来,其根本原因是Kubernetes的对容器编排技术的理解比起Docker更胜一筹。这种优势几乎是压到性的降维打击,Docker毫无还手之力。
随着系统变得越来越复杂,我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据,以便对其进行监控和查询,而又不会干扰运营数据库。在Yotpo,我们有许多微服务和数据库,因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构(仅需配置),以节省工程师的时间。
本文是关于如何在实时分析中使用云原生应用程序对股票数据进行连续 SQL 操作的教程。
Apache EventMesh (Incubating) 是一个用于解耦应用和后端中间件层的动态云原生事件驱动架构基础设施。它支持广泛的用例,包括复杂的混合云、使用了不同技术栈的分布式架构。
当想要对来自事务数据库(如 Postgres 或 MySQL)的数据执行分析时,通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具,它使 CDC 变得简单,其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法,通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载,并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器,CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易,因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器,与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比,该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后,Apache Hudi 提供增量查询[10],因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
一个 API-First 设计应该具有可复用性、互操作性、可修改性、用户友好性、安全性、高效性、务实性,并且重要的是,与组织目标保持一致。这些基本特征将确保 API 能够有效地为 API- First 组织战略和开发模式做出贡献,在这种模式中,API 可以最大限度地为业务创造价值。
IntelliJ IDEA 2023.2 引入 AI Assistant,通过一组由 AI 提供支持的功能助力开发。 升级的 IntelliJ 分析器现在提供编辑器内提示,使分析进程更加直观详尽。 此版本还包括有助于简化开发工作流的 GitLab 集成,以及其他多项值得关注的更新和改进,如下所述:
IntelliJ IDEA 2023.2已正式发布,为IDE带来了许多令人兴奋的功能和改进。本版本的主要更新包括引入了AI Assistant,通过一组人工智能驱动的功能促进开发;IntelliJ Profiler现在提供编辑提示,使分析过程更加直观和详细;以及GitLab集成,以简化开发工作流程。用户体验方面的更新涵盖了在搜索、项目视图排序和主工具栏上的改进。Java方面的改进包括扩展Java检查、为格式字符串提供代码高亮显示和导航,以及提供更好的Javadoc注释支持等。其他方面的更新涉及运行/调试、版本控制系统、Docker、数据库工具等。
随着大数据存储和处理需求的多样化,如何构建一个统一的数据湖存储,并在其上进行多种形式的数据分析成了企业构建大数据生态的一个重要方向。Netflix 发起的 Apache Iceberg 项目具备 ACID 能力的表格式成为了大数据、数据湖领域炙手可热的方向。
本篇文章主要讲如何使用java生成Avro格式数据以及如何通过spark将Avro数据文件转换成DataSet和DataFrame进行操作。
IntelliJ IDEA 2023.2版本已经发布!新版本带来了令人振奋的功能和改进,包括AI助手的引入,为你的开发工作提供智能驱动;IntelliJ Profiler的升级,使性能分析更加直观;以及GitLab集成,让团队协作更加高效。这次更新还涵盖了用户体验、Java改进、运行/调试、版本控制系统、Docker、数据库工具等多个方面,让你的代码质量和开发效率得到全面提升。立即升级到IntelliJ IDEA 2023.2,体验全新的开发世界!
是的,你没听错!JSON,这种在网络开发中普遍用于数据交换的格式,可能正在拖慢我们的应用程序。在速度和响应性至关重要的世界里,检查 JSON 的性能影响至关重要。在这篇博客中,深入探讨 JSON 可能成为应用程序瓶颈的原因,并探索更快的替代方法和优化技术,使您的应用程序保持最佳运行状态。
开源、源码获取 https://github.com/wangxiaoleiAI/big-data
本章的前半部分提到的编码框架目前在GO领域如鱼得水,并且有不少成熟的产品诞生,如果是GO工作者必然会接触,如果仅仅是试图了解该领域设计的一些技术架构,这一章更多的是扫盲和拓展眼界。
在这篇文章中,将带着大家一起学习在Flutter中图片开发以及应用场景中的必备技能以及一些经验技巧。
Hello folks,我是 Luga,今天我们来分享一下与 Kafka 有关的观测性话题- Kafdrop。作为一个构建在 Spring Boot 之上的免费 Web UI工具,越来越受到广大技术人员的喜好。
应用程序不可避免地需要随时间而变化、调整。在大多数情况下,更改应用程序功能时,也需要更改其存储的数据:可能需要捕获新的字段或记录类型,或者需要以新的方式呈现已有数据。
最近一直在研究如果提高kafka中读取效率,之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。当数据将特别大的时候发现效率不是很好,偶然之间接触到了Avro序列化,发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。
本篇博客,Alice为大家介绍的是Hadoop中作为首选串行化系统的Avro。
在大多数情况下,修改应用程序的功能也意味着需要更改其存储的数据: 可能需要使用新的字段或记录类型,或者以新方式展示现有数据。 我们在之前讨论的数据模型有不同的方法来应对这种变化。 当数据格式(format)或模式(schema)发生变化时,通常需要对应用程序代码进行相应的更改。但在大型应用程序中,代码变更通常不会立即完成:
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分,提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说,只需要配置 JSON 文件就可以使用 。Kafka 为一些常见数据存储的提供了 Connector,比如,JDBC、Elasticsearch、IBM MQ、S3 和 BigQuery 等等。对于开发人员来说,Kafka Connect 提供了丰富的 API,如果有必要还可以开发其他 Connector。除此之外,还提供了用于配置和管理 Connector 的 REST API。
上一节介绍了canvas的基础用法,了解了游戏开发所要用到的API。这篇文章开始,我将介绍怎么运用这些API来完成各种各样的游戏效果。这个过程更重要的是参透一些游戏开发的思路和想法,而不是仅仅知道怎么写代码来完成这个游戏。 先用一张图来了解一下整个游戏的构成。 Map表示整个背景地图,作用很简单,就是渲染黑色背景。 Player 表示玩家粒子,它尾巴中带有生命点,我们用Life类来表示。 Enemy为红色的敌人粒子,因为技能粒子和Enemy粒子具有很多共性,所以Skill粒子继承自Enemy粒子。 粒子之间
所有涉及跨进程通信的地方,都需要对数据进行编码(Encoding),或者说序列化(Serialization)。因为持久化存储和网络传输都是面向字节流的。序列化本质上是一种“降维”操作,将内存中高维的数据结构降维成单维的字节流,于是底层硬件和相关协议,只需要处理一维信息即可。
问题导读 1.Flink1.7开始支持Scala哪个版本? 2.Flink1.7状态演变在实际生产中有什么好处? 3.支持SQL/Table API中的富集连接可以做那些事情? 4.Flink1.7新增了哪些连接器 Apache Flink社区宣布Apache Flink 1.7.0发布。 最新版本包括超过420个已解决的问题以及Flink的一些新增内容,About云将在本文的以下部分中对其进行描述。
根据Hadoop官网的相关介绍和实际使用中的软件集,将Hadoop生态圈的主要软件工具简单介绍下,拓展对整个Hadoop生态圈的了解。
Kubernetes对于有状态的容器应用或者对数据需要持久化的应用,不仅需要将容器内的目录挂载到宿主机的目录或者emptyDir临时存储卷,而且需要更加可靠的存储来保存应用产生的重要数据,以便容器应用在重建之后仍然可以使用之前的数据。
一个包含功能包、可编辑源文件或编译包的文件夹。 同时编译不同的功能包时非常有用,并且可以用来保存本地开发包。
无论你将kafka当作一个队列、消息总线或者数据存储平台,你都需要通过一个生产者向kafka写入数据,通过一个消费者从kafka读取数据。或者开发一个同时具备生产者和消费者功能的程序来使用kafka。 例如,在信用卡交易处理系统中,有一个客户端的应用程序(可能是一个在线商店)在支付事物发生之后将每个事物信息发送到kafka。另外一个应用程序负责根据规则引擎去检查该事物,确定该事物是否被批准还是被拒绝。然后将批准/拒绝的响应写回kafka。之后kafka将这个事物的响应回传。第三个应用程序可以从kafka中读取事物信息和其审批状态,并将他们存储在数据库中,以便分析人员桑后能对决策进行检查并改进审批规则引擎。 apache kafka提供了内置的客户端API,开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中,我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka,以及如何处理kafak可能返回的错误。之后,我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。最后,我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。
由于容器本身是非持久化的,因此需要解决在容器中运行应用程序遇到的一些问题。首先,当容器崩溃时,kubelet将重新启动容器,但是写入容器的文件将会丢失,容器将会以镜像的初始状态重新开始;第二,在通过一个Pod中一起运行的容器,通常需要共享容器之间一些文件。Kubernetes通过存储卷解决上述的两个问题。
自从计算机出现以来,我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法,存储在计算机上的信息(也称为数据)有多种形式,数据变得如此重要,以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中,包括数据库、blob存储和其他方法,为了进行有效的业务分析,必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析,并且产生的数据量非常巨大!有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要,只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。
平台工程或 API 治理,叫什么重要吗?绘制并标准化您的 API,以便在内部轻松访问和重复使用。
Flux 项目原本提供了一个 Web UI 来管理 Flux 集群,但该项目已经存档,FluxCD 组织不再开发,所以我们这里不再介绍了,如果你想使用 Web UI 来管理 Flux 集群,可以使用 Weaveworks 提供的 weave-gitops(https://github.com/weaveworks/weave-gitops) 项目,该下面为 Flux 提供了一个免费的开源 GUI。
各位小伙伴大家好,我是A哥。上篇文章 【Fastjson到了说再见的时候了】 A哥跟Fastjson说了拜拜,从本系列开始,我们将一起进入Jackson库的学习。当然喽说它是世界上最好的JSON库并非一家之言,是官网上它自己说的,我免责申明哈。
你准备好面试了吗?呀,需要Hadoop面试题知识!不要慌!这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。
Apache Flink 社区正式宣布 Apache Flink 1.7.0 发布。最新版本包括解决了420多个问题以及令人兴奋的新增功能,我们将在本文进行描述。有关更多的详细信息请查看完整目录。
介绍 在单体应用程序中,组件通过语言级的方法或函数调用进行彼此的调用。相比之下,基于微服务的应用程序是在多台机器上运行的分布式系统。每个服务实例通常是一个进程。因此,如下图所示,服务必须使用进程间通
Flink 的 Table & SQL API 可以处理 SQL 语言编写的查询语句,但是这些查询需要嵌入用 Java 或 Scala 编写的 Table 程序中。此外,这些程序在提交到集群前需要用构建工具打包。这或多或少限制了 Java/Scala 程序员对 Flink 的使用。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demo 本篇概览 本文是《quarkus实战》系列的第五篇,一起去熟悉quarkus的maven插件(就是下图红框中的那个plugin),用好它可以使我们更加得心应手的在项目中配置和控制quarkus 📷 插件quarkus-maven-plugin提供了丰富的功能,它们都有对应的命令,执行mvn quarkus:xxx即可执行,其中xxx就是具体的命令,例如mvn qu
1.可以由英文字母、阿拉伯数字、下划线、中划线、空格、括号组成,可以含汉字以及其他明文字符,但是不建议使用中文命名,会出现乱码。
step4:Oracle字段类型与Hive/SparkSQL字段类型不一致怎么办?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云