状态管理是流计算系统的核心问题之一。在实现流数据的关联操作时，流计算系统需要先将窗口内的数据临时保存起来，然后在窗口结束时，再对窗口内的数据做关联计算。在实现时间维度聚合特征计算和关联图谱特征计算时，更是需要创建大量的寄存用于记录聚合的结果。而CEP的实现，本身就与常说的有限状态机（Finite-state machine，FSM）是密切相关的。不管是为了关联计算而临时保存的数据，还是为了保存聚合计算的数据，抑或是CEP里的有限状态机，这些数据都是流计算应用开始运行之后才创建和积累起来。如果没有做持久化操作，这些数据在流计算应用重启后会被完全清空。正因为如此，我们将这些数据称之为流计算应用的“状态”。从各种开源流计算框架的发展历史来看，大家对实时流计算中的“状态”问题也是一点点逐步弄清楚的。
Apache Flink（下简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解，同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等
GitHub源码(https://github.com/echo9509/flink-learning)
本次培训主要专注在四个重要的概念：连续处理流数据，事件时间，有状态的流处理和状态快照。
本篇终于到了Flink的核心内容：时间与水印。最初接触这个概念是在Spark Structured Streaming中，一直无法理解水印的作用。直到使用了一段时间Flink之后，对实时流处理有了一定的理解，才想清楚其中的缘由。接下来就来介绍下Flink中的时间和水印，以及基于时间特性支持的窗口处理。
Lambda除了在for循环遍历中使用外，它还可以代替匿名的内部类。比如下面这个例子的线程创建:
本篇主要讲述是Java中JDK1.8的一些新语法特性使用，主要是Lambda、Stream和LocalDate日期的一些使用讲解。
从实时源收集数据后，会将其添加到数据流中。流包含随时间推移可用的一系列事件，每个事件包含来源端的数据以及标识源端属性的元数据。流可以是无类型的，但更常见的是，流的数据内容可以通过内部（作为元数据的一部分）或外部数据类型的定义来描述。流是无界的、不断变化的，可能是无限的数据集，与传统的有界，静态和有限批次的数据有很大不同。在本章中，我们讨论流数据管道。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus，我们设置了三个演示服务实例，向Prometheus服务器公开合成度量。使用这些指标，我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列，如何聚合维度，以及如何计算费率和衍生物。
http://blog.csdn.net/niu_gao/article/details/6946781
有做过开放平台的同学肯定知道，对外的 API 都要做签名校验，防止重放等来保证安全性。既然是统一的校验，那就没必要让每个开发接口的同学都去手动的进行校验，这个时候我们需要统一进行签名的校验和重放的校验。
一，fink支持的时间 Flink的流式应用支持不同的时间观。 1，处理时间 处理时间是指执行相应操作的机器的系统时间。 当流程序采用处理时间运行时，所有基于时间的操作（如时间窗口）将使用运行各自运算符的机器的系统时钟。例如，每小时处理时间窗口将包括在系统时钟显示一个小时的时间之间到达特定操作之间的所有记录。 处理时间是最简单的时间概念，不需要流和机器之间的协调。它提供最好的性能和最低的延迟。然而，在分布式和异步环境中，处理时间不能提供决定论，因为它易受记录到达系统（例如从消息队列）到达的速度的影响，也与记
在 MyISAM Static 上的所有字段有固定宽度。动态 MyISAM Dynamic 表将具有像 TEXT，BLOB 等字段，以适应 不同长度的数据类型。
亲爱的订阅用户，这篇文章来介绍MySQL面试问题的答案和解释。正确解决的MySQL问题将帮助你准备技术面试和在线选择测试。 1、MySql表中允许多少触发器? MySql表允许以下6个触发器： - B
本篇文章基于上一篇SkeyeExPlayer(Windows)开发系列之采用ffmpeg进行录像进行补充，测试发现录像的切片除了第一个时间戳是正常的，其他的初始时间戳均不正常而且是之前切片的时间长度的总和；更有甚者很长一段时间的录像都是黑屏无法播放的，为了解决这个问题，我们需要将时间戳进行修正。
原文链接：http://vishnuviswanath.com/flink_eventtime.html
java开发中进行并发编程时针对操作同一块区域时，如果不加锁会出现并发问题，数据不是自己预计得到的值。我觉得有点像mysql事务中脏读、不可重复读、幻读的问题。加锁的目的是为了保证同一时间只有我一个人操作同一个资源。
大家好，我是鱼皮，前段时间在 星球 里看到了一位小伙伴分享的文章《API 接口设计最佳实践》，我也读了一遍，写的确实好，给大家分享一下，相信对后端开发的小伙伴会很有帮助。
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本中引入的一种新的数据结构，它用于实现简单但功能强大的消息传递模式。
我们都知道 JavaScript 是个多范式语言，它既支持过程式编程，又支持函数式编程，两者分别适用于不同的场合。在同步环境下，两者各有优缺点，甚至有时候过程式会更简明一些，但在异步环境下（最典型的场景是一个 Ajax 请求完成后紧接着执行另一个 Ajax 请求），由于无法控制执行和完成的顺序，所以就无法使用传统的过程式写法，函数式就会展现出其优势。
(1) 最低级别的抽象只是提供有状态的数据流。通过Process Function集成到DataStream API中。它允许用户不受限制的处理来自一个或多个数据流的事件，并可以使用一致的容错状态(consistent fault tolerant state)。另外，用户可以注册事件时间和处理时间的回调函数，允许程序实现复杂的计算。
2020年10月，Cloudera战略性的收购了一家名为Eventador的公司。这主要是为了增强我们在Cloudera DataFlow中的流功能。Eventador擅长简化构建流应用程序的过程。他们的旗舰产品SQL Stream Builder仅使用SQL（结构化查询语言）就可以轻松访问实时数据流。Cloudera的客户正努力解决相同的挑战–用SQL之类的简单查询查询大量实时数据流。
上篇说 ReactiveX.io (官网)给的定义是，Rx是一个使用可观察数据流进行异步编程的编程接口，ReactiveX结合了观察者模式、迭代器模式和函数式编程的精华！
RTP全名是Real-time Transport Protocol（实时传输协议）。它是IETF提出的一个标准，对应的RFC文档为RFC3550（RFC1889为其过期版本）。RFC3550不仅定义了RTP，而且定义了配套的相关协议RTCP（Real-time Transport Control Protocol，即实时传输控制协议）。RTP用来为IP网上的语音、图像、传真等多种需要实时传输的多媒体数据提供端到端的实时传输服务。RTP为Internet上端到端的实时传输提供时间信息和流同步，但并不保证服务质量，服务质量由RTCP来提供。
雪花算法 SnowFlake 内部结构【分布式ID生成策略】
随着对 Java8 新特性理解的深入，会被 Lambda 表达式（包含方法引用）、流式运算的美所迷恋，不由惊叹框架设计的美。
随着5G时代的到来，音视频行业也可能迎来一个行业的春天，直播则是新视频行业一直以来的一个重要的产品形态，从最初的秀场直播，游戏直播，到今年由于疫情，目前比较火的在线教育直播，带货直播等，各类新的直播形式则是越来越多的展示在大众面前。
多媒体技术涵盖的面广，涉及的平台很多，商业化产品也很多。 但是其最核心的技术大致是一样的， 基本框图如下:
本文解释了比特币 PoW（Proof-of-Work, 工作量证明） 的关键要素，尤其对 PoW 来说不可或缺的一个特性，同时也表明关于 PoW 经常谈到的一些其他特性其实是次要作用，比如安全性，这些次要效应有用，但是非必要。
•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）
开源数据峰会上最有趣的会议之一是三级数据工程师 Ankur Ranjan 和高级数据工程师 Ayush Bijawat 的演讲，介绍他们在领先零售商沃尔玛中使用 Apache Hudi。
含有时间的流处理是有状态流处理的扩展，其中时间在计算中起一定作用。 除其他外，当您进行时间序列分析、基于特定时间段（通常称为窗口）进行聚合时，或者在事件发生的时间很重要的情况下进行事件处理时，就会出现这种情况。
发布于2022年4月10日 最近，在处理多媒体应用程序或视频处理库时，您可能会遇到一个警告信息，提示“流0的数据包中未设置时间戳，这已不推荐使用，并将在未来停止工作”。在本篇博客文章中，我们将讨论这个警告的含义，为什么它被弃用，并介绍解决方法。
凡是和流媒体和音视频打交道，时间戳基本是一个必须深刻理解的概念。你会在各种各样的传输协议和封装格式中看到这个东西，而且表现形式还不一样。其次这个概念会涉及到音视频播放的同步问题，也会影响音视频播放的控制问题。前者说的是音画同步，后者说的是类似快进，随机点播放等。如果要理解好这个概念，需要掌握下面几个名词的含义。
Grafana Loki 是一套可以组合成一个功能齐全的日志堆栈组件，与其他日志记录系统不同，Loki 是基于仅索引有关日志元数据的想法而构建的：标签（就像 Prometheus 标签一样）。日志数据本身被压缩然后并存储在对象存储（例如 S3 或 GCS）的块中，甚至存储在本地文件系统上，轻量级的索引和高度压缩的块简化了操作，并显着降低了 Loki 的成本，Loki 更适合中小团队。
「假设有10个接口访问的日志，每个日志的大小为300M，每个文件里的日志都是按照时间戳从小到大排序的。现在我们希望将这10个较小的日志文件，合并为一个大文件，合并之后的文件依旧按照时间戳从小到大排序，如果处理上述任务的机器只有1G内存，那么该如何将这10个日志文件合并？」
在本讲座中，我们将研究分布式系统中的时间概念。对时间的假设构成了分布式系统模型的一个关键部分。例如，基于超时的故障检测器需要测量时间以确定何时超时。操作系统依赖计时器和时钟，以便安排任务，跟踪CPU的使用，以及别的一些任务。应用程序经常希望记录事件发生的时间和日期：例如，当调试分布式系统中的错误时，时间戳对调试很有帮助，因为它们允许我们重建同一时间不同节点上发生事件的场景。所有这些都需要对时间进行精确测量。
几乎所有的系统都存在生成唯一ID的需求，如用户ID、账单ID等，由于系统通常是分布式架构，因而需要有合适的分布式ID生成方案。
已录制的流量进行回放，如果回成功率较低，比如20000个请求错误率5%，也有1000个错误， 对开发测试排查成本过高，疲惫抱怨也会增加。本文降低排查成本提升开发测试效率，侧重在智能降噪这块涉及的知识点进行整理，主要内容有：
默认情况下，Laravel Eloquent 模型默认数据表有 created_at 和 updated_at 两个字段。当然，我们可以做很多自定义配置，实现很多有趣的功能。下面举例说明。
数据在计算机科学中起着至关重要的作用，而其处理方式也不断演进。Java Stream流就是一种新的处理数据的思维方式，它引入了流式思想，使数据的处理变得更加优雅和高效。本文将深入讨论Java Stream流，包括流的基本概念、使用步骤、获取流的方式、中间操作方法以及终结操作方法。通过本文的学习，读者将能够更好地理解和利用Stream流进行数据处理。
对于流的处理，主要有三种关键性操作：分别是流的创建、中间操作（intermediate operation）以及最终操作(terminal operation)。
作者：TAT.郭林烁 joeyguo 原文地址 最近在 Alloyteam Conf 2016 分享了《使用RxJS构建流式前端应用》，会后在线上线下跟大家交流时发现对于 RxJS 的态度呈现出两大类
IOR是一个并行的IO基准，可用于测试使用各种接口和访问模式的并行存储系统的性能。接口和访问模式的并行存储系统的性能。IOR资源库还包括mdtest基准，专门测试不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。在不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。这两个基准都使用一个共同的并行 I/O抽象后端，并依靠MPI进行同步。本文档由两部分组成。用户文档包括安装说明（Install），初学者教程（IOR的第一步），以及关于IOR的运行时选项的信息。开发者文档包括用Doxygen生成的代码文档和一些关于与Travis的连续整合的说明。IOR/mdtest用户和开发者文档的许多方面都是不完整的，我们鼓励贡献者 鼓励贡献者直接评论代码或在此基础上扩展文档。
因笔者主要从事风控反欺诈相关工作，故而此文使用比较熟悉的三要素之一的【手机号】作代码案例说明。
摘要 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算 flink中提供了时间窗的相关算子计算区域时间内的数据 本次分享基于flink 1.14 此次分享内容中，api演示与旧版略有不同，概念并无不同 本次分享需要对流式数据处理计算有一定的了解 概念篇 Flink时间语义概念简介 在flink的流式处理中，会涉及到时间的不同概念 Processing Time 处理时间 Event Time 事件时间 Ingestion Time 注入时间 Processing
针对 datastream api 大家都比较熟悉了，还是那句话，在 datastream 中，你写的代码逻辑是什么样的，它最终的执行方式就是什么样的。
一对一直播软件开发发展到现在，虽不能说没有技术难度，但其中的搭建环节已相对成熟，即便是在开发中遇到了难点，也有了最基本的解决思路，今天小编就和大家捋一捋，一对一直播软件开发的难点都有哪些？
本节适用于在事件时间上运行的程序。有关事件时间，处理时间和提取时间的介绍，请参阅Flink1.4 事件时间与处理时间。
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