ksqlDB是事件流数据库，是一种特殊的数据库，基于Kafka的实时数据流处理引擎，提供了强大且易用的SQL交互方式来对Kafka数据流进行处理，而无需编写代码。KSQL具备高扩展、高弹性、容错式等优良特性，并且它提供了大范围的流式处理操作，比如数据过滤、转化、聚合、连接join、窗口化和 Sessionization （即捕获单一会话期间的所有的流事件）等。
在Koverhoop，我们正在保险，医疗保健，房地产和离线分析领域建立一系列大型项目。对于我们的多租户团体保险经纪平台klient.ca，我们将建立强大的搜索功能。我们希望我们的搜索结果在键入时出现。以下是我们能够实现的目标，在本文中，我将讨论核心基础架构，我们如何完全自动化其部署以及如何也可以非常快速地对其进行设置。
github：https://github.com/square/javapoet
会将flow传入的方法封装成一个FlowCollector的扩展函数，因此在flow代码块中使用emit是自然地。
scalaz-stream是一个泛函数据流配件库（functional stream combinator library），特别适用于函数式编程。scalar-stream是由一个以上各种状
上例中，Observer 在收到 5 这个整数时，就 dispose()，最后进了 using 第三个参数设置的 disposer 释放资源。
代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
本文主要研究一下storm-kafka-client的ProcessingGuarantee
被观察者是事件的生产者，观察者是事件的消费者。上述例子中可以看出生产者无限生成事件，而消费者每2秒才能消费一个事件，这会造成事件无限堆积，最后造成OOM。 因此问题来了，要怎么处理这些慢慢堆积起来的消息呢？ Flowable就是由此产生，专门用来处理这类问题。
本文主要研究一下flink的consecutive windowed operations
BLoC 代表 Business Logic Components；它的目的是从用户界面分离程序的业务逻辑。使得应用程序代码更加优雅，可扩展和可测试。
2、编译sil文件 从终端进入到ClassPerson.swift目录下，在同级目录下生成sil文件。
《Flutter 状态管理 | 第一论 - 对状态管理的看法与理解》 《Flutter 桌面探索 | 自定义可拖拽导航栏》 《Flutter 状态管理 | 第二论 - 业务逻辑与界面构建分离》
Kotlin 学习笔记艰难地来到了第五篇~ 在这一篇主要会说 Flow 的基本知识和实例。由于 Flow 内容较多，所以会分几个小节来讲解，这是第一小节，文章后面会结合一个实例介绍 Flow 在实际开发中的应用。
flink-streaming-java_2.11-1.6.2-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/functions/source/SourceFunction.java
import android.os.Handler; import android.os.HandlerThread; import androidx.annotation.Nullable; import java.util.concurrent.Callable; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.FutureT
scalaz-stream支持无穷数据流（infinite stream），这本身是它强大的功能之一，试想有多少系统需要通过无穷运算才能得以实现。这是因为外界的输入是不可预料的，对于系统本身就是无穷
这个类的位置在 lifecycle-viewmodel-savedstate的SavedStateHandle类中，也是继承自MutableLiveData，其与MutableLiveData最大的不同是多了两个属性。
最近了解了一下 Koltin Flow 相关的一些内容。在这里做一些简单的总结。关于 Flow 的知识点有如下一些：
CAS的全称为Compare And Swap，直译就是比较交换。是一条CPU的原子指令，其作用是让CPU先进行比较两个值是否相等，然后原子地更新某个位置的值，其实现方式是基于硬件平台的汇编指令，在intel的CPU中，使用的是cmpxchg指令，就是说CAS是靠硬件实现的，从而在硬件层面提升效率。
CAS的全称为Compare And Swap，直译就是比较交换。是一条CPU的原子指令，其作用是让CPU先进行比较两个值是否相等，然后原子地更新某个位置的值，其实现方式是基于硬件平台的汇编指令，在intel的CPU中，使用的是 cmpxchg指令，就是说CAS是靠硬件实现的，从而在硬件层面提升效率。
来看下这三个生成的bloc文件：main_bloc，main_event，main_state
flink-storm_2.11-1.6.2-sources.jar!/org/apache/flink/storm/wrappers/SpoutWrapper.java
还是以上一篇map操作符的例子吧，如果对 map操作符 不是很了解的，可以看看我之前的文章。
自从函数式编程和响应式编程逐渐进入到程序员的生活之后，map函数作为其中一个重要算子也为大家所熟知，无论是前端web开发，手机开发还是后端服务器开发，都很难逃过它的手心。而在大数据领域中又往往可以见到另外一个算子mapPartition的身影。在性能调优中，经常会被建议尽量用 mappartition 操作去替代 map 操作。本文将从Flink源码和示例入手，为大家解析为什么mapPartition比map更高效。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/functions/source/SourceFunction.java
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/Config.java
在上两篇讨论中我们介绍了IO Process：Process[I,O]，它的工作原理、函数组合等。很容易想象，一个完整的IO程序是由 数据源＋处理过程+数据终点: Source->Process-
如今数据湖上的事务被认为是 Lakehouse 的一个关键特征。但到目前为止，实际完成了什么？目前有哪些方法？它们在现实世界中的表现如何？这些问题是本博客的重点。
作用可以简单的理解为oc中的KVO，区别是使用更加简单，但也有自己的一些规则.
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/policy/IWaitStrategy.java
本文主要研究一下debezium的SnapshotChangeRecordEmitter
哈喽。大家好，好久不见，最近遇到了一个场景，就是在FrameWork的asp.net mvc中，有个系统里面使用的是EntityFramework的框架，在这个框架里，提供了一个SqlQuery的方法，这个方法很好用啊，以至于在EFCORE8里面又添加了回来，不过不知道性能怎么样，我遇到的场景是通过SqlQuery查询的时候，转换很慢，我估计那背后大概率是使用反射造成的， 因为我的查询可能有上十万，甚至更多，就导致了这个转换的过程及其耗时，以至于刚开始我是想通过Emit等方式去实现一个高性能转换，可是到最后没有去弄，因为我用了DataCommand去查询，最后循环DataReader来实现硬赋值，这样性能是最好，一下减少了好多秒，提升了80%，但也给了我一个灵感，一个实现简易的类型转换的灵感，所以在上周我就把代码写了出来，不过由于工作的忙碌，今天才开始写博客，接下来就呈上。
storm-core-1.2.2-sources.jar!/org/apache/storm/trident/spout/ICommitterTridentSpout.java
元对象系统是一个基于标准C++的扩展，为QT提供了信号与槽机制、实时类型信息、动态属性系统。
flow提供的只是一个扩展函数返回的是一个保存了这个方法的类实例，并且该类提供emit方法以供flow中调用
.Net里面自带了一个语音类库：System.Speech，调用系统的语音功能，就能实现string到语音的转换：
在上篇文章Hystrix工作流程解析中，我们整体介绍了Hystrix的工作流程，知道了Hystrix会在下面四种情况下发生降级：
该文介绍了如何使用Scala和Akka模块在Scala中实现一个简化的Actor，该Actor旨在处理异步消息。该Actor使用Akka.IO库来处理异步I/O操作，并使用Akka.Remote库来处理远程调用。该Actor还展示了如何使用Scala的Actor范式和Akka库来实现高可伸缩性、高性能的系统。此外，该文还介绍了如何使用Akka.NET实现类似功能。
在上篇文章 结构体与类 中，我们了解到结构体与类的本质区别，并且通过阅读 Swift 源码以及验证，得知 Swift 类的本质就是 HeapObject 的结构体指针。
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