原文地址：https://dzone.com/articles/how-automatic-streaming-in-mule-4-beta-works
mule 它是一个以Java为核心的轻量级的消息框架和整合平台，基于EIP（Enterprise Integeration Patterns,由Hohpe和Woolf编写的一本书）而实现的。Mule的核心组件是UMO(Universal Message Objects，从Mule2.0开始UMO这一概念已经被组件Componse所代替)，UMO实现整合逻辑。UMO可以是POJO,JavaBean 等等。它支持30多种传输协议(file,FTP,UDP,TCP,email,HTTP,SOAP,JMS等)，并整
在近期的应用性能问题分析中, 有时候会发现业务异常, 但是却无法在APM监控中找到相关的请求, 这可能是由于请求并非HTTP请求, 而可能是批处理或其他非HTTP请求导致的. 因此无法监控分析.
在开始学习muleESB之前，我们先看什么是mule和什么是ESB。可以帮助我们深入的学习和理解。
现在你已经在Studio中构建了一个基本的应用程序，下面我们需要配置每个单独的元素。
对于新手来说，可能最需要的是先了解mule的基础知识和语法，这时，可以先看《MULE_3.2_节点详解.pdf》，了解mule的结构、常用参数获取方法、一些基础控件。 好了，现在已经对mule有了初步的了解了，然后练习几个例子，可以参考《mule-esb-examples.pdf》文档。里边有很多的例子，对于一般使用就够用了。 下面，要深入的了解了，这个时候就需要看用户手册了，可以查看《Mule ESB 3 User Guide.pdf》文档。 以上的文档都是比较早的版本，mule从3.5开始、3.6、
近期某使用mule的项目在与N公司联调时发现对方的请求存在严重延迟. 请求是基于TCP协议的.
在真实世界的校园里有学生和老师，学生有学号、姓名、所在班级等属性（数据），还有学习、提问、吃饭和走路等动作（方法）。如果我们要开发一个校园管理系统，那么在构建软件系统时，也会有学生和老师等“类”，张同学、李同学是学生类的个体，被称为“对象”，“对象”也被称为“实例”。
待完成功能 使用Ajax请求向后端发送请求 把网页的数据转换成请求的处理流 使用XSL and Mule Transformers转换成Google API可以理解的格式 创建一个Google API
本文来自前MPEG主席Leonardo Chiariglione的Linkin文章，从媒体压缩谈到了数据压缩和AI支持的数据编码。
这会获取所有kermit为候选人的任务,表达式中包含user(kermit).这也会获得所有分配包含kermit这个成员的群组(比如,group(management),前提是kermit是这个组的成员,并且使用了activiti的账号组件).用户所在的群组是在运行阶段获取的, 它们可以通过IdentityService进行管理
什么是ESB 企业服务总线（Enterprise Service Bus，ESB）的概念是从面向服务体系架构(Service Oriented Architecture， SOA)发展而来的。SOA描述了一种IT基础设施的应用集成模型；其中的软构件集是以一种定义清晰的层次化结构相互耦合。一个ESB是一个预先组装的SOA实现，它包含了实现SOA分层目标所必需的基础功能部件。 在企业计算领域，企业服务总线是指由中间件基础设施产品技术实现的、 通过事件驱动和基于XML消息引擎，为更复杂的面向服务的架构提供的软件架
什么是ESB 企业服务总线（Enterprise Service Bus，ESB）的概念是从面向服务体系架构(Service Oriented Architecture， SOA)发展而来的。SOA描述了一种IT基础设施的应用集成模型；其中的软构件集是以一种定义清晰的层次化结构相互耦合。一个ESB是一个预先组装的 SOA实现，它包含了实现SOA分层目标所必需的基础功能部件。 在企业计算领域，企业服务总线是指由中间件基础设施产品技术实现的、 通过事件驱动和基于XML消息引擎，为更复杂的面向服务的架构提供的软件
Flowable是一个使用Java编写的轻量级业务流程引擎。Flowable流程引擎可用于部署BPMN 2.0流程定义（用于定义流程的行业XML标准）， 创建这些流程定义的流程实例，进行查询，访问运行中或历史的流程实例与相关数据，等等。
F5研究员发现了一种新型Apache Struts 漏洞利用。这种恶意行动利用NSA EternalBlue 和 EternalSynergy两种漏洞，运行于多个平台，目标为内部网络。 研究人员将其命名为“Zealot”，因为其zip文件中包含有NSA所发布的python脚本。随着研究的深入，此文章会进一步更新，目前我们所知道的有： 新型Apache Struts 目标为Windows和Linux系统 Zealot的攻击复杂，多平台，且及其模糊 Zealot利用的服务器均有以下两种漏洞 CVE-2017
今年的美国奇幻电影节即将拉开帷幕，这是一场在得克萨斯州的奥斯汀举办的多媒体艺术节。这个电影节初期是作为庆祝类型的电影（恐怖片，科幻片，奇幻片，以及几乎无法忍受的怪异的印度片）的展示平台，现在已经发展成
古语有说：工欲善其事，必先利其器； Emacs无疑是编程的神器。通过这一系列的小文章，让我们一起记录熟练使用和打造这一神兵利器。
物联网（IoT）是帮助人工智能（AI）以更好的方式控制和理解事物的未来技术。我们收集了一些最有名的物联网平台，帮助您以受控方式开发物联网项目。
编写一组 SQL 来查找每次查询的名称(query_name)、质量(quality) 和 劣质查询百分比(poor_query_percentage)。
选自一本用Python编写自己的电脑游戏一书 import random HANGMANPICS = [''''' +---+ | | | | | | =========''', ''' +---+ | | O | | | | =========''', ''' +---+ |
命令用途 du(disk usage)命令可以计算文件或目录所占的磁盘空间。没有指定任何选项时，它会测量当前工作目录与其所有子目录，分别显示各个目录所占的快数，最后才显示工作目录所占总快数。 命令格式 du [OPTION]… [FILE]… -a, –all 包括了所有的文件，而不只是目录 –apparent-size print apparent sizes, rather than disk usage; although the apparent size is usually smaller, it may be larger due to holes in (’sparse’) files, internal fragmentation, indirect blocks, and the like -B, –block-size=SIZE use SIZE-byte blocks -b, –bytes 以字节为计算单位 -k 以千字节（KB）为计算单位 -m 以兆字节（M）为计算单位 -c, –total 最后加上一个总计（系统缺省） -D, –dereference-args dereference FILEs that are symbolic links -H 跟 - -si效果一样。 -h, –human-readable 以比较阅读的方式输出文件大小信息 (例如，1K 234M 2G)。注：该选项在很多其他命令（df, ls）中也有效。 –si 跟-h 效果一样，只是以1000为换算单位 -l, –count-links 计算所有的文件大小，对硬链接文件，则计算多次。 -L, –dereference 显示选项中所指定符号连接的源文件大小。 -P, –no-dereference 不跟随任何的符号连接（缺省） -S, –separate-dirs 计算目录所占空间时不包括子目录的大小。 -s, –summarize 只显示工作目录所占总空间 -x, –one-file-system 以一开始处理时的文件系统为准，若遇上其它不同的文件系统目录则略过。 -X FILE, –exclude-from=FILE 排除掉指定的FILE –exclude=PATTERN 排除掉符合样式的文件,Pattern就是普通的Shell样式，？表示任何一个字符，*表示任意多个字符。 –max-depth=N 只列出深度小于max-depth的目录和文件的信息 –max-depth=0 的时候效果跟–s是 一样
The EC2 plugin allows you to create Amazon machine instances (AMIs) of your existing Tomcat instances and deploy them to EC2 via the Tcat Server console. This page describes how to install the plug-in, create the AMI, and deploy it. If you want to use an existing, fully configured cloud implementation of Tomcat instead of creating and deploying your own instance, see Using Cloudcat with Amazon EC2 instead.
题目介绍： 查询结果的质量和占比 queries-quality-and-percentage
PostgreSQL 中的字符集支持允许以各种字符集(也称为编码)存储文本，包括单字节字符集，如 ISO 8859系列和多字节字符集，如 EUC (EUC)、 UTF-8和 Mule 内部代码。所有支持的字符集都可以由客户机透明地使用，但是有一些字符集不支持在服务器中使用(即作为服务器端编码)。使用 initdb 初始化 PostgreSQL 数据库集群时选择了默认字符集。在创建数据库时可以重写它，因此可以使用多个数据库，每个数据库具有不同的字符集。
企业服务总线（Enterprise Service Bus，ESB）的概念是从服务导向架构(Service Oriented Architecture， SOA)发展而来。SOA描述了一种IT基础设施的应用集成模型；其中的软构件集是以一种定义清晰的层次化结构来相互耦合。一个ESB是一个预先组装的SOA实现，它包含了实现SOA分层目标所必需的基础功能部件。
编写一组 SQL 来查找每次查询的名称(query_name)、质量(quality) 和 劣质查询百分比 (poor_query_percentage)。
在微服务的架构中，不应该将 Integration Hub 放在微服务之间。首先，微服务之间的调用应该是基于业务逻辑的，而不是因为需要整合不同微服务之间的数据而产生的。其次，将 Integration Hub 放在微服务之间会增加调用的延迟和成本，从而影响整体的系统性能。最后，整合第三方软件的方式应该是使用 Microservice Gateway 来调用，而不是直接调用微服务。因此，在微服务的架构中，应该避免将 Integration Hub 放在微服务之间，而是应该将它们放在业务逻辑中，或者使用 Microservice Gateway 来调用第三方软件，以获得更好的性能和可扩展性。
微服务架构的概念，现在对于大家应该都不陌生，无论使用 Apache Dubbo、还是 Spring Cloud，都可以去尝试微服务，把复杂而庞大的业务系统拆分成一些更小粒度且独立部署的 Rest 服务。但是这个过程，具体应该怎么做？现有的条件下到底要不要做微服务？服务拆分成什么粒度才是合适的？遗留的老系统需要如何考虑重构改造？有哪些坑需要我们注意？系统怎么在分布式服务下实现数据的一致性和服务的高可用可伸缩？拆分的过程中系统数量增多，测试、部署、运维、监控，又应该如何处理？
批处理是Windows自带的一个脚本引擎，语法简洁、内置一些功能强大的命令，并且可以与Windows上的其他软件进行良好的通信。批处理能够提供一系统自动化处理功能，大幅提高日常工作中的一些琐碎重复事情的效率。
本文主要介绍了在C++中利用curl库发送POST请求的方法和注意事项。首先介绍了curl库的下载和安装过程，然后讲解了curl库的常用选项和函数，最后通过一个实例演示了如何使用curl库发送POST请求，并总结了curl库在C++中的常见用法和注意事项。
PostgreSQL里面的字符集支持你能够以各种字符集存储文本，包括单字节字符集，比如 ISO 8859 系列，以及多字节字符集 ，比如EUC（扩展 Unix 编码 Extended Unix Code）、UTF-8 和 Mule 内部编码。所有被支持的字符集都可以被客户端透明地使用，但少数只能在服务器上使用（即作为一种服务器方编码）。默认的字符集是在使用 initdb初始化你的PostgreSQL数据库集簇时选择的。在你创建一个数据库时可以重载它，因此你可能会有多个数据库并且每一个使用不同的字符集。
导读 ｜ Activiti VS JBPM Activiti概念 一、Activiti特点 1、数据持久化 activiti 设计思想：简洁、快速。使用mybatis 2、原生支持spring
几年前，马克•贝尼奥夫(Marc Benioff)告诉我，他对开发后台办公应用程序不感兴趣，因为后者会在ERP和金融市场上与SAP和甲骨文(Oracle)竞争。很多人，包括我自己，都对这个想法表示怀疑
批处理顾名思义是批量处理大量数据，但是这个大量数据又不是特别大的大数据，比Hadoop等要轻量得多，适合企业单位人数薪资计算，财务系统月底一次性结算等常规数据批量处理。
Spring Batch是一个开源的批处理框架，它提供了大量的功能，包括事务管理、任务调度、重试、跳过、日志和跟踪等等。Spring Batch的核心概念之一是Step（步骤），Step代表着一个可执行的任务，它包括了输入数据、处理逻辑和输出数据等元素。
先说一下架构，项目采用Maven管理依赖，总共三个项目，一个是接口包common-inter，一个是服务提供者provider，最后一个是服务消费者cunsumer。
Flink的网络堆栈是组成flink-runtime模块的核心组件之一，是每个Flink工作的核心。 它连接所有TaskManagers的各个工作单元（子任务）。 这是您的流式传输数据流经的地方，因此，对于吞吐量和您观察到的延迟，Flink作业的性能至关重要。 与通过Akka使用RPC的TaskManagers和JobManagers之间的协调通道相比，TaskManagers之间的网络堆栈依赖于使用Netty的低得多的API。
OpenCV4.5.4的DNN模块中新增了对语音识别的支持，本文以Python版本实例来做验证介绍。
在大多数情况下，在一台机器上运行所有的应用程序通常是不实际的，这种情况下，您将需要一种方法来跨许多机器分发应用程序。
Apache Shiro 是一个功能强大且易于使用的 Java 安全(权限)框架。Shiro 可以完
为了帮助设计和实现批量处理系统，基本的批量应用是通过块和模式来构建的，同时也应该能够为程序开发人员和设计人员提供结构的样例和基础的批量处理程序。
批处理文件是无格式的文本文件，它包含一条或多条命令。它的文件扩展名为 .bat 或 .cmd。在命令提示下键入批处理文件的名称，或者双击该批处理文件，系统就会调用Cmd.exe按照该文件中各个命令出现的顺序来逐个运行它们。使用批处理文件（也被称为批处理程序或脚本），可以简化日常或重复性任务。当然我们的这个版本的主要内容是介绍批处理在入侵中一些实际运用，例如我们后面要提到的用批处理文件来给系统打补丁、批量植入后门程序等。下面就开始我们批处理学习之旅吧。
批处理定义：自上而下成批的处理每一条命令，直到执行最后一条！ 批处理作用：一般批处理也叫脚本，如果该脚本实现的破坏功能，我们称之为恶意脚本，也就是木马或者病毒 何为脚本：windows中，叫批处理脚本（批处理是由DOS命令组成编写得） linux中，叫shell脚本（shell脚本是shell命令组成编写的） 脚本==自动化
批处理定义：自上而下成批的处理每一条命令，直到执行最后一条！ 批处理作用：一般批处理也叫脚本，如果该脚本实现的破坏功能，我们称之为恶意脚本，也就是木马或者病毒
在企业领域,有很多应用和系统需要在生产环境中使用批处理来执行大量的业务操作.批处理业务需要自动地对海量数据信息进行各种复杂的业务逻辑处理,同时具备极高的效率,不需要人工干预.执行这种操作通常根据时间事件(如月末统计,通知或信件),或者定期处理那些业务规则超级复杂,数据量非常庞大的业务,(如保险赔款确定,利率调整),也可能是从内部/外部系统抓取到的各种数据,通常需要格式化、数据校验、并通过事务的方式处理到自己的数据库中.企业中每天通过批处理执行的事务多达数十亿.
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/171941.html原文链接：https://javaforall.cn
Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可以对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。
谈大数据批处理，绕不过的就是 MapReduce。MapReduce 是大数据处理的老祖宗了。
我们已经讨论了串起 MapReduce 工作流的一些算法，但我们忽略了一个重要的问题：当工作流结束后，处理结果是什么？我们一开始是为什么要跑这些任务来着？
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