对于事件流应用程序开发人员，根据管道中各个应用程序的更改需要不断更新流管道非常重要。理解流开发人员用于构建事件流管道的一些常见流拓扑也很重要。
作者 | Michael Redlich 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 OpenJDK 在过去的一周，经过评审后，JDK 20 提案 JEP 438（Vector API 第 5 轮孵化）从 Proposed to Target 状态 提升 到 Targeted 状态。在 Panama 项目 的支持下，该 JEP 融合了针对前 4 轮孵化反馈的改进：JEP 426（Vector API 第 4 轮孵化）在 JDK 19 中交付；JEP 417（Vector API 第 3 轮孵化）在 J
Spring Cloud Data Flow 是一个用于定义、部署和管理数据流应用程序的开源工具，它可以轻松地将各种数据流集成起来，实现数据的实时处理和传输。
Spring Cloud Data Flow 是一个开源的数据处理管道平台，它提供了一组标准化的组件和工具，可以用于构建、部署和监控复杂的数据处理管道。
Spring Cloud Task是一个用于快速创建和执行短暂任务的框架。Task Launcher是Spring Cloud Task的另一个核心组件，它可以帮助我们在多个环境中部署和执行Task Application。
SpringBoot CLI 是spring Boot项目的脚手架工具。而本文的Spring Cloud cli则是基于SpringBoot Client的一个插件，用于支持Cloud相关的组件。
下面给出一个示例，演示如何使用命名空间来实现多租户部署和管理。本示例使用 Spring Cloud Kubernetes 平台来管理命名空间。
关键字：（任务调度、批处理、Spring cloud dataflow、上交所技术）
作者 | Michael Redlich 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 Java 近期新闻综述：JDK 19、JDK 20、Spring Boot 2.7.3 和 2.6.11、Spring Authorization Server 1.0.0-M1 和 0.4.0-M1、Spring Security 5.7.3,5.6.7 和 5.8.0-M2、Spring Cloud Dataflow 2.9.5、Spring Shell 2.1.1、Payara Platform 5 Communi
Spring Cloud Data Flow 提供了监控和安全控制的功能，以确保数据流和任务的可靠性和安全性。
https://docs.spring.io/spring-cloud-dataflow/docs/current-SNAPSHOT/reference/htmlsingle/
Spring Cloud Data Flow 和 Spring Cloud Stream 是两个常用的开源框架，用于构建分布式、基于消息的数据流应用程序。它们的集成可以使我们更方便地构建和管理基于消息驱动的数据流应用程序，实现更高效的数据处理和分析。
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。
Elastic-Job支持 JAVA API 和 Spring 配置两种方式配置任务，这里我们使用 JAVA API 的形式来创建一个简单的任务入门，现在都是 Spring Boot 时代了，所以不建议使用 Spring 配置文件的形式。 Elastic-Job 需要依赖 Zookeeper 中间件，用于注册和协调作业分布式行为的组件，目前仅支持 Zookeeper。我们已经创建了 Zookeeper 集群！ 环境要求 1、Java 请使用 JDK 1.7 及其以上版本。 2、Zookeeper 请使用
摘要：如何构建具备作业分片和弹性扩缩容的定时任务系统是每个大型业务系统在设计时需要考虑的重要问题？ 对于构建一般的业务系统来说，使用Quartz或者Spring Task即可基本满足我们的单体服用应用需要。然而随着线上业务量的不断发展，这两种定时任务已经日渐无法满足我们的需求。一般，使用这两种定时任务框架都会遇到如下的两个痛点问题： （1）如果业务工程采用集群化的部署，可能会多次重复执行定时任务而导致系统的业务逻辑错误，并产生系统故障。 （2）Quartz的集群方案具备HA功能，可以实现定时任务的分发，但是通过增加机器节点数量的方式并不能提高每次定时任务的执行效率，无法实现任务的弹性分片。 一线互联网大厂都有他们自己为其业务定制化研发的分布式定时任务系统，业务研发工程师可以通过在其Web Console的界面上进行简单的任务配置即可使得大型业务系统实现定时任务的调度、分发、分片、监控和扩缩容等功能。那么，业界是否有开源的组件框架同样具备这些功能呢？答案是肯定的！本文将向大家介绍一款开源的分布式定时任务调度框架—Elastic-Job的功能和原理，同时通过一个简单的案例阐述如何在Spring Boot工程完成Elastic-Job的集成。
Beam可以解决什么问题？当MapReduce作业从Hadoop迁移到Spark或Flink，就需要大量的重构。Dataflow试图成为代码和执行运行时环境之间的一个抽象层。代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。它旨在将多种语言、框架和SDK整合到一个统一的编程模型。
关于特征工程，业界有这么一句话：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。
定量分析的成败在很大程度上取决于采集，存储和处理数据的能力。若能及时地向业务决策者提供深刻并可靠的数据解读，大数据项目就会有更多机会取得成功。
在本系列的前一篇博客“将流转化为数据产品”中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSP) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
在本系列的前一篇博客《将流转化为数据产品》中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSA) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
作者 | Michael Redlich 译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 OpenJDK 甲骨文的技术顾问成员、Loom 项目的负责人 Ron Pressler 提交了 JEP Draft 8302326，即隐式类和主方法增强（Implicit Classes and Enhanced Main Methods）（预览）。该特性 JEP 提议“改进 Java 语言，从而能够让学生无需了解为大型程序所设计的语言特性，就能编写出第一个程序”。这个 JEP 进一步推进了甲骨文的 Java 语言架构师 Br
Spring Cloud Data Flow 是一个分布式的数据流编排和监控平台，可以帮助开发人员更方便地构建、部署和管理数据流应用程序。在使用 Spring Cloud Data Flow 时，我们可以使用已经存在的应用程序和任务，也可以根据自己的需求来扩展和定制应用程序和任务。
Spring Cloud Data Flow（SCDF）是一个用于构建、部署和管理数据处理管道的开源平台。它提供了一组标准化的组件和工具，可以用于构建、部署和监控复杂的数据处理管道，并且支持多种数据处理引擎和平台，包括 Spring Cloud Stream、Spring Cloud Task、Apache Spark、Apache Kafka 等。
1、本系列Spring Cloud的博客参考了方志朋所著《深入理解Spring Cloud与微服务构建》； 2、大家如果想更加深入的理解Spring Cloud 建议多实战、多看书；
在上篇文章中，我们过了下基本的理论，也介绍了主流的流处理框架：Storm，Trident，Spark Streaming，Samza和Flink。今天咱们来点有深度的主题，比如，容错，状态管理或者性能。除此之外，我们也将讨论开发分布式流处理应用的指南，并给出推荐的流处理框架。
流处理作为一个一直很活跃的研究领域已有 20 多年的历史，但由于学术界和全球众多开源社区最近共同且成功的努力，它当前正处于黄金时期。本文的内容包含三个方面。首先，我们将回顾和指出过去的一些值得关注的但却很大程度上被忽略了的研究发现。其次，我们试图去着重强调一下早期（00-10）和现代（11-18）流系统之间的差异，以及这些系统多年来的发展历程。最重要的是，我们希望将数据库社区的注意力转向到最新的趋势：流系统不再仅用于处理经典的流处理工作负载，即窗口聚合和联接。取而代之的是，现代流处理系统正越来越多地用于以可伸缩的方式部署通用事件驱动的应用程序，从而挑战了现有流处理系统的设计决策，体系结构和预期用途。
从零开始构建一套完整的分布式系统是困难的。在1.2节中，我们讨论了众多的分布式系统的架构，可以说每种架构都有其优势及局限，采用何种架构风格要看应用程序当前的使用场景。就微服务架构的风格而言，一套完整的微服务架构系统往往需要考虑以下挑战。
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/cloud-local-executor/
基于 Spring Cloud 的微服务设计和开发，已经越来越多地得到了更多企业的推广和应用，而 Spring Cloud 社区也在不断的迅速发展壮大之中，近几年时间，Spring Cloud 的版本也经历了快速的迭代和更新。
Ribbon主要应用于负载均衡，配合RestTemplate实现RPC的远程调用。
Spring框架自诞生以来一直备受开发者青睐，有人亲切的称之为：Spring 全家桶。它包括SpringMVC、SpringBoot、Spring Cloud、Spring Cloud Dataflow等解决方案。
简单作业类型:我们实现SimpleJob接口中的execute方法，在里面处理自己的业务需求，调度器通过配置的cron表达式进行调度。
Beam提供了一套统一的API来处理两种数据处理模式（批和流），让我们只需要将注意力专注于在数据处理的算法上，而不用再花时间去对两种数据处理模式上的差异进行维护。
最近的项目中需要做一个定时任务，该项目是一个分布式多节点调度任务，所以里面的定时任务在不同的节点不应该同时进行，应该使用其中一个节点做定时任务，目前寻找的方案为ElasticJob，这个篇章简单介绍一下
超详细的Spring Boot教程，搞定面试官！
想想平常生活中做饭的场景，在用电饭锅做饭的同时，我们可以洗菜、切菜,等待电饭锅发出饭做好的提示我们回去拔下电饭锅电源（或者什么也不知让它处于保温状态），反正这个时候我们知道饭做好了，接下来可以炒菜了。从这里可以看出我们在日常生活中与世界的互动并不是同步的、线性的，不是简单的请求--响应模型。它是事件驱动的，我们不断的发送消息、接受消息、处理消息。
服务限流是最常见的一种服务自我保护措施之一，防止流量洪峰打垮服务。Spring Cloud Tencent Rate Limit 模块内置了针对 Spring Web 和 Spring WebFlux 场景的限流 Filter，结合 Polaris 的限流功能帮忙业务快速接入限流能力。
Google已经停用自己研发的，部署在服务器上，用以分析数据的MapReduce，转而支持一个新的超大规模云分析系统Cloud Dataflow。 MapReduce一直是服务器集群上做并行分布式计
这一版本的主要亮点包括：增加一项新的原生功能，即支持基于非预测型流量模式自动扩展流式应用；针对任务应用提供持续交付；批处理作业；以及组合任务等一系列亮点功能。最后，这个新版本还对指标和监控功能进行了基础性的重新设计，以展示应用现阶段状况并对数据流水线进行故障排除。
又到了写年终总结的时候了。每当这个时候思绪总是翻江倒海，因为太久没有反思和总结的缘故，一年才总结一次，确实是有点久，欠的账的太多，梳理起来有点费劲。这里依旧还是写跟点跟工作/技术相关的总结。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口，使神经网络可以被大众使用。然而，我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的，直到最近，这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask，PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型，但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
2C互联网业务增长，单机多核的共享内存模式带来的排障问题、编程困难；随着多核时代和分布式系统的到来，共享模型已经不太适合并发编程，因此actor-based模型又重新受到了人们的重视。
在微服务架构中，API网关是一个必不可少的组件之一，下面推荐几款基于Java语言开发的高性能API网关。
Elastic-Job是什么？ Elastic-Job是一个分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。 Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务；Elastic-Job-Cloud采用自研Mesos Framework的解决方案，额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等功能。 官网地址：http://elasticjob.io/ Github：https://github
在系统的开发中，最关键的一个组件工具就是日志，日志打印方便问题排查，或者生产事故回溯，日志记录用来监控并分析系统性能点，并以此为依据，不断对系统进行优化；同时基于用户的操作日志，对用户行为进行分析，开发智能推荐的功能，或者进行营销投放，这在系统中都是常见且关键的业务流程。
毫无疑问，Spring Cloud是目前微服务架构领域的翘楚，无数的书籍博客都在讲解这个技术。不过大多数讲解还停留在对Spring Cloud功能使用的层面，其底层的很多原理，很多人可能并不知晓。因此本文将通过大量的手绘图，给大家谈谈Spring Cloud微服务架构的底层原理。
Elastic-Job是一个分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。
Spring Cloud 是基于 Spring 框架的微服务开发工具包，它提供了一系列工具和技术，用于开发和管理分布式系统中的微服务。Spring Cloud 可以帮助开发人员快速搭建、配置、连接和管理微服务，简化了分布式系统的开发和部署。
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