2006年NiFi由美国国家安全局(NSA)的Joe Witt创建。2015年7月20日,Apache 基金会宣布Apache NiFi顺利孵化成为Apache的顶级项目之一。NiFi初始的项目名称是Niagarafiles,当NiFi项目开源之后,一些早先在NSA的开发者们创立了初创公司Onyara,Onyara随之继续NiFi项目的开发并提供相关的支持。Hortonworks公司收购了Onyara并将其开发者整合到自己的团队中,形成HDF(Hortonworks Data Flow)平台。2018年Cloudera与Hortonworks合并后,新的CDH整合HDF,改名为Cloudera Data Flow(CDF),并且在最新的CDH6.2中直接打包,参考《0603-Cloudera Flow Management和Cloudera Edge Management正式发布》,而Apache NiFi就是CFM的核心组件。
最近我们构建和部署服务的方式与原来相比简直就是突飞猛进,像那种笨拙的、单一的、用于构建单体式应用程序的方式已经是过去式了。我们努力了这么久,终于达到了现在的效果。现在的应用为了提供更好的拓展性和可维护性,都会去拆解成各种相互依赖小、解耦性强的微服务,这些服务有各自的依赖和进度。如果你想去构建你所负责的服务,那么从一开始,就应该使用 CI/CD 的方式;当然,如果你走上了这条路, Jenkins 就是你的良师益友。
数据流图也称为气泡图。它通常用作创建系统概述的初步步骤,而不需要详细介绍,以后可以将其作为自上而下的分解方式进行详细说明。DFD显示将从系统输入和输出的信息类型,数据如何流经系统以及数据将存储在何处。与传统的结构化流程图不同,它不显示有关流程时序的信息,也不显示流程是按顺序还是并行运行的。
1.1 简介 在开发工具上添加自己需要的功能,可以基于eclipse的插件进行扩展以满足新功能的需要。下面就说说如何在eclipse上如何添加菜单项。 1.2 建立工程 新建eclipse插件工程 工
最近,我一直在Kubernetes上进行各种测试和部署。因此,我不得不一次又一次创建和销毁Kubernetes集群,有的时候甚至在一个小时内执行好几次。但由于我需要测试的某个事项需要一个全新的集群,所以简单地删除所有的pod、service、deployment等,来让集群变得“像新的一样”并没有任何作用。
相信不少小伙伴的 Lambda 使用的贼 666,今儿来看看 IDEA 在这方面的助力! 1IDEA在手 天下我有
Java8在2014年三月发布了。我们打算将Pondus的所有生产服务器升级到这一新版本。从那时起,我们将大部分代码库迁移到lambda表达式、数据流和新的日期API上。我们也会使用Nashorn来把我们的应用中运行时发生改变的部分变成动态脚本。
自从Java8在2014年三月发布,距离现在(2020年6月7号)快有6年了。我们打算将Pondus的所有生产服务器升级到这一新版本。从那时起,我们将大部分代码库迁移到lambda表达式、数据流和新的日期API上。我们也会使用Nashorn来把我们的应用中运行时发生改变的部分变成动态脚本。
在AI辅助编程飞速发展的时代,健全的DevOps实践显得尤为重要。本博客将演示如何在构建和增强CI/CD流水线中高效利用AI,并强调虽然AI带来重大进步,但人的专业知识仍不可替代。
NIFI的核心理念是,即使在非常大的规模下,也必须保证交付。这是通过有效地使用Write-Ahead Log和content repository来实现的。它们一起被设计成具备允许非常高的事务速率、有效的负载分布、写时复制和发挥传统磁盘读/写的优势。
简单地说,NiFi就是为了实现系统间数据流的自动化而构建的。虽然术语“数据流”用于各种上下文,但我们在此处使用它来表示系统之间的自动和管理信息流。这个问题空间一直存在,因为企业有多个系统,其中一些系统创建数据,一些系统消耗数据。已经讨论并广泛阐述了出现的问题和解决方案模式。企业集成模式[eip]中提供了一个全面且易于使用的表单。
张量处理单元(TPU)是 Google Cloud Platform(GCP)上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中,我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU,以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用,使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
距离上次 Pro 发布已经过去了两年,这两年间前端的生态也发生了一些变化, Low-Code 大行其道,Bundleless 也随着 Snowpack,Vite 的发布越来越火热,前端在国际化,权限,数据流和布局方面已经有了最佳实践。 Ant Design Pro 致力于提升中后台的开发体验,在这些领域我们也提出了自己的解决方案。
Java8除了lambda,最实用的特性是新的数据流API。集合操作在任何我见过的代码库中都随处可见。而且对于那些集合操作,数据流是提升代码可读性的好方法。
随着软件供应链攻击的增加,保护我们的软件供应链变得更加重要。此外,在过去几年中,容器的采用也有所增加。有鉴于此,对容器镜像进行签名以帮助防止供应链攻击的需求日益增长。此外,我们今天使用的大多数容器,即使我们在生产环境中使用它们,也容易受到供应链攻击。在传统的 CI/CD 工作流中,我们构建镜像并将其推入注册中心。供应链安全的一个重要部分是我们构建的镜像的完整性,这意味着我们必须确保我们构建的镜像没有被篡改,这意味着保证我们从注册中心中提取的镜像与我们将要部署到生产系统中的镜像相同。证明镜像没有被篡改的最简单和最好的方法之一(多亏了 Sigstore)是在构建之后立即签名,并在允许它们部署到生产系统之前验证它。这就是 Cosign 和 Kyverno 发挥作用的地方。
提高游戏服务器端逻辑的开发效率 游戏服务器端有三个常用的典型功能,几乎每个游戏都要反复实现的。而这几个功能,都会符合一些最佳建模和最佳实践: 客户端拉取服务器数据:有命令模式和RPC这两中常见的建模。
ViewModel和LiveData最早是Google提出的AAC架构中的重要成员,那么它为什么又和协程扯上关系了呢?
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。
我们将为搜索工程师介绍在Kubernetes(k8s)上运行Solr的基础知识。 具体来说,我们涵盖以下主题:
摘要:从angular的诞生独步天下,到现在三大框架平分天下,基本形势已经趋于稳定。每一个框架从诞生到受欢迎,都有其特定的原因和背景。不同的开发者选择时,也是依据于其特定情景下的原因和背景。 一、为什么前端会被vue,angular,react瓜分? 不知道大家有没有发现,这三个框架除了都是前端框架之外,还大有搞基的成分存在。注意他们三个的名字,分别以v,a,r 开头,我这么一说,你是不是忽然间就想到了什么。哈哈,正是如此,将他们组合起来不就是javascript中无处不在的鬼东西么?var(当然纯属于
摘要:从angular的诞生独步天下,到现在三大框架平分天下,基本形势已经趋于稳定。每一个框架从诞生到受欢迎,都有其特定的原因和背景。不同的开发者选择时,也是依据于其特定情景下的原因和背景。 一、为什么前端会被vue,angular,react瓜分? 不知道大家有没有发现,这三个框架除了都是前端框架之外,还大有搞基的成分存在。注意他们三个的名字,分别以v,a,r 开头,我这么一说,你是不是忽然间就想到了什么。哈哈,正是如此,将他们组合起来不就是javascript中无处不在的鬼东西么?var
datastream是elasticsearch提供的一种用于存储流式数据的功能。按照时间对数据进行切分,每个datastream索引都包含一个时间段内的数据。一般我们使用datastream来记录"日志数据","监控数据","指标数据"这类连续不断生成,且时序性较强的数据。
https://medium.com/disney-streaming/delivering-data-in-real-time-via-auto-scaling-kinesis-streams-72a0236b2cd9
作为Apache Kafka深挖的博客系列第1部分和第2部分的后续,在第3部分中我们将讨论另一个Spring 团队的项目:Spring Cloud Data Flow,其重点是使开发人员能够轻松地开发、部署和协调事件流管道基于Apache Kafka。作为前一篇博客系列文章的延续,本文解释了Spring Cloud数据流如何帮助您提高开发人员的工作效率并管理基于apache - kafka的事件流应用程序开发。
将事件流与无服务器计算相结合,常常能产生一个高效低成本的解决方案,用于处理流数据,极大地减少了基础设施管理和维护的复杂性。这种协同作用使开发人员能更专注于应用程序逻辑,而减少对基础操作问题的关注,从而加快开发速度。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署。作者首先介绍了Google Cloud Platform的特点和优势,然后详细讲解了如何利用TensorFlow和Keras在Google Cloud Platform上部署和训练深度学习模型。作者还通过一个实际的案例演示了如何使用Google Cloud Platform进行训练和部署深度学习模型,并分享了在使用过程中需要注意的一些重要细节。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署,包括TensorFlow、Keras、PyTorch等框架的使用。作者通过在Google Cloud Platform中创建项目、配置训练环境、使用Cloud Storage上传数据集、使用TensorFlow训练模型、将模型部署到Cloud Machine Learning Engine中等一系列操作,展示了如何使用Google Cloud Platform进行高效的深度学习训练和部署。
Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎,可为数据流上的分布式计算提供数据分发,通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理,覆盖了本机迭代支持,托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
许多人曾预料,企业组织采用软件定义网络(SDN)技术的步伐会晚于服务提供商或多租户数据中心和云服务提供商。我们现在看到网络功能虚拟化(NFV)在企业内部得到更多的使用,一些企业正开始推行SDN试点项目。就在企业考虑如何在自己的数据中心环境中利用SDN技术之际,也开始考虑SDN能提供哪些新的安全功能。针对控制器不允许传送的数据流,SDN交换机可以丢弃数据包。本文探究SDN交换机运行起来能否像传统防火墙。 📷 软件定义网络是由这个概念发展而来的:将较低层的数据包/帧转发功能与智能化决定如何传送应用程序
物联网应用程序设计与典型的IT解决方案大不相同,因为它将物理操作技术(OT)与传感器、致动器和通信设备连接起来,并将数字信息技术(IT)与数据、分析和工作流连接起来。
在 Cloudera,我们一直相信自动化是交付安全、随时可用且配置良好的平台的关键。因此,我们很高兴地宣布公开发布基于 Ansible 的自动化来部署 CDP 私有云基础集群。通过以这种方式自动化集群部署,您可以降低配置错误的风险,促进环境中跨多个集群的一致部署,并帮助更快地交付业务价值。
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企业为什么要开展数据分类分级工作以及数据分类分级的一些实践难点,对于企业而言,这是一项复杂且重要的工作。但是,仅仅进行数据分类分级以满足监管相对应的要求是远远不够的,数据分类分级工作是合规的起点而不是终点,今天我们就继续探讨数据分类分级如何在隐私管理与保护中发挥作用,以实现数据合规建设工作中更多的应用与价值。
1.什么是SQL Stream Builder Cloudera Streaming Analytics(CSA)提供了一个易于使用的交互式SQL Stream Builder(SSB)作为服务,用于通过 SQL创建对数据流的查询。 SQL Stream Builder (SSB)是一个功能全面的交互式UI工具,可以使用SQL创建有状态的流处理作业。通过使用 SQL,您可以简单轻松地声明过滤、聚合、路由和以其他方式改变数据流的表达式。SSB 是一个作业管理接口,可用于在流上编写和运行 SQL,以及为结果创
大家好,我是猫头虎博主!今天要跟大家分享的是Google Cloud最近宣布的App Engine标准环境中新的Go 1.11运行时。这次更新不仅带来了对Go社区长期以来需求的支持,而且还包括了对云应用开发模式的重大改进。让我们一起探索这一刷新人心的技术进展!
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将机器学习(ML)模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开,这些微服务从 Docker 容器中托管,例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型,这些模型可以提供对新数据的预测。然后,可以将它们部署到云环境中,以处理维护连续可用性所需的所有事情,例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
Benthos 是一个开源的、高性能和弹性的数据流处理器,能够以各种代理模式连接各种源和汇,可以帮助用户在不同的消息流之间进行路由,转换和聚合数据,并对有效载荷执行水合、富集、转换和过滤。
最初于2018年11月17日在Medium发布。自此以来,该帖子已更新,可以使用最新版本的JHipster(6.3.0)和Istio(1.3.0)。
本人一个IT屌丝男,一直在ITPRO的圈子里面混着,从来不是一个程序猿,水平就是开开关关windows的水平。昏昏然,成了一个油腻的大叔,但我的内心和业务水平还是停留在26岁啊! 周围的同事好友一个个都一日千里的学习进步着,实在看不下去自己了,决定整理整理,给自己,给儿子摆一个努力学习的POSE出来。
GoLand 2024.1 版本引入了全新的全行代码补全功能、显著的性能提升、AI Assistant 的升级、对 Dev Container 的全面支持以及对 Go 1.22 的更新支持。此版本还包括多项用户体验和内部工具的增强,旨在提高开发者的工作效率和编程体验。
基于流计算的基本模型,当前已有各式各样的分布式流处理系统被开发出来。本节将对当前开源分布式流处理系统中三个最典型的代表性的系统:Apache Storm,Spark Streaming,Apache Flink以及它们的编程模型进行详细介绍。
直接从一个新概念的认知过程说下 elasticsearch data stream。
作者 | FrontEndMastery 译者 | Sambodhi 策划 | Tina 这篇文章让读者们了解为什么新的 JavaScript Web 框架扩散如此迅速,并且对大规模的问题和创新的最新发展进行了深入的探讨。 太过保守很难在 Javascript 生态系统中保持与时俱进。对于那些刚进入这个行业的人来说,要在新的库、框架、概念和有力的意见中关注正在发生的事情,很有挑战性。这是个很好的提醒,默认情况下,使用“无聊”的技术,你所熟悉的技术,并且成为晚期采用者,通常是个不错的选择。 闲话
流处理模式(Stream Processing Pattern)是软件设计模式中的一种,它特别适用于处理实时数据流。在今天的文章中,我们将深入了解流处理模式的概念、用途以及如何在Go语言中实现它。在数字化时代,数据如同生命之血流动在各个系统和应用之间,流处理模式因此成为了处理这些持续不断的数据流的强大工具。
Service Mesher 社区牵头启动 Istio 文档翻译工作之后,为降低维护工作量,我们开发了一个 Github Webhook 项目,用 Github Issue 的方式对社区翻译工作流程提供自动化支持。同时也开发了一个 Chatbot 来完成任务的维护工作。
原文题目是《一名合格前端工程师的自检清单》,我目前的水平离前端工程师还很遥远,所以更愿意把这篇文章当作是对知识体系或者学习路线的总结。同时也是对自己的一个警醒,做好长期学习的准备。
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