Redis 5.0 全新的数据类型：streams，官方把它定义为：以更抽象的方式建模日志的数据结构。Redis的streams主要是一个append only的数据结构，至少在概念上它是一种在内存中表示的抽象数据类型，只不过它们实现了更强大的操作，以克服日志文件本身的限制。
Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式流处理平台。最初是由 LinkedIn 团队开发，用于处理该公司产生的大量实时数据。Kafka 的设计旨在处理大型数据流并提供实时数据处理能力。
Storm，Spark Streaming，Flink流处理的三驾马车各有各的优势.
Kafka在0.10.0.0版本以前的定位是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。而kafka在这之前也没有提供数据处理的顾服务。大家的流处理计算主要是还是依赖于Storm，Spark Streaming，Flink等流式处理框架。
Kafka流通过构建Kafka生产者和消费者库，并利用Kafka的本地功能来提供数据并行性、分布式协调、容错和操作简单性，从而简化了应用程序开发。 下图展示了一个使用Kafka Streams库的应用程序的结构。
概括的说，Reactive Streams 是个规范，它规范了“有非阻塞背压机制的异步的流处理”。挺简单的定义，但是能够真正正确理解异步、非阻塞并不容易，以后单独开写一篇。实际上Reactive Streams规范或者说它的第三方代码实现包含的内容更加丰富：除了non-blocking，还有：Composable、Deferred、Flow Controll、Resilient、Interruptible。
前面介绍了Oracle的基本参数，从这节开始讲其他的参数，参数从v$parameter中提取
① 获取音视频流信息 : avformat_find_stream_info ( ) , 在 【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 初始化 ( 网络初始化 | 打开音视频 | 查找音视频流 ) 博客中 , FFMPEG 初始化完毕后 , 获取了音视频流 , 本博客中讲解获取该音视频流对应的编解码器 , 从获取该音视频流开始 ;
Kafka在0.10版本推出了Stream API，提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
Java 8 Streams 是一个非常强大的功能，它提供了一种简洁、优雅的方式来处理数据集合。通过使用 Streams，我们可以轻松地过滤、映射、排序、聚合等操作数据。本教程将介绍 Streams 的基本概念，以及如何在 Java 8 中使用 Streams。本教程还包括许多代码示例，以帮助您更好地理解 Streams 的工作方式。
随着各行各业移动互联和云计算技术的普及发展，大数据计算已深入人心，最常见的比如 flink、spark 等。这些大数据框架，采用中心化的 Master-Slave 架构，依赖和部署比较重，每个任务也有较大开销，有较大的使用成本。RocketMQ Streams 着重打造轻量计算引擎，除了消息队列，无额外依赖，对过滤场景做了大量优化，性能提升 3-5 倍，资源节省 50%-80%。
本文介绍了什么是Stream，以及基于Stream的流处理框架和工具。Stream是一种基于事件驱动的编程模型，可以用于处理异步数据流。在Node.js中，Stream的API是基于Node.js的I/O事件机制实现的。通过使用Stream，我们可以处理大量的异步数据流，例如在Web开发中，可以使用Stream来处理HTTP请求和响应。在Node.js中，可以使用Stream来处理异步操作，例如读写文件、网络编程等。在Stream处理异步数据流时，可以使用各种流处理框架和工具，例如Node.js内置的Transform和PassThrough流处理框架，以及第三方框架如through2、readable-stream等。通过使用Stream和流处理框架，我们可以提高代码的可读性和可维护性，并提高代码的性能和稳定性。
本文所使用 Redis 版本为 5.0.5 。如果使用更早的 5.x 版本，有些 API 使用效果，与本文中描述略有不同。
Node.js streams have a reputation for being hard to work with, and even harder to understand. Well I’ve got good news for you — that’s no longer the case.
8 月 13 日，RocketMQ 迎来了 5.0 版本，这是继 2017 年发布 4.0 版本之后时隔 5 年的一次重大更新。5.0 版本进行了架构重塑，新增或者修改了超过 60% 的代码，但是对 4.0 的所有功能以及整体架构进行了无缝兼容，且没有引入任何外部依赖。而且其中非常重要的一点是，RocketMQ 兼容了开源 Flink 生态。与 Kafka 只是作为 Flink 的上下游数据不同，RocketMQ 直接实现了 Flink 的基础功能或者算子，并首创性地兼容了 Flink/Blink SQL 标准以及 UDF/UDAF/UDTF。为什么 RocketMQ 会选择将 Flink 融合到一起？这样带来哪些好处？适合哪些应用场景？为解答这些问题，InfoQ 采访了 RocketMQ 开源负责人杜恒和 rocketmq-streams cofunder 袁小栋。
我们在Redis5版本迎来了一个新的数据结构，它的名字叫做"Streams"。（撒花）Streams一经推出，就引起了社区中各位大佬的关注。所以我决定过一段时间做一个社区调查，讨论一下它的使用场景，并会在博客中将结果记录下来（是Redis作者的博客）。今天我想聊的是另一个问题：我怀疑有很多用户认为Streams的使用场景是和Kafka一样的。实际上，这个数据结构的设计背景也是消息的生产和消费，但你应该认为Redis Streams只是更擅长做这样的事情。流是一种很好的模型和"心理模型"，它能帮助我们更好的设计系统，但是Redis Streams像其他Redis数据结构一样，它更加通用，可以用来处理更多不同的问题。所以这篇博客我们会重点关注Redis Streams作为一种数据结构有哪些特性，而完全忽略它的阻塞操作、消费群和所有消息相关的内容。
作为前端，我们常常会和 Stream 有着频繁的接触。比如使用 gulp 对项目进行构建的时候，我们会使用 gulp.src 接口将匹配到的文件转为 stream（流）的形式，再通过 .pipe() 接口对其进行链式加工处理； 或者比如我们通过 http 模块创建一个 HTTP 服务： const http = require('http'); http.createServer( (req, res) => { //...}).listen(3000); 此处的 req 和 res 也属于 Stream
事件溯源作为一种应用程序体系结构模式越来越流行。事件源涉及将应用程序进行的状态更改建模为事件的不可变序列或“日志”。事件源不是在现场修改应用程序的状态，而是将触发状态更改的事件存储在不可变的日志中，并将状态更改建模为对日志中事件的响应。我们之前曾写过有关事件源，Apache Kafka及其相关性的文章。在本文中，我将进一步探讨这些想法，并展示流处理（尤其是Kafka Streams）如何帮助将事件源和CQRS付诸实践。
流处理平台（Streaming Systems）是处理无限数据集（Unbounded Dataset）的数据处理引擎，而流处理是与批处理（Batch Processing）相对应的。所谓的无线数据，指的是数据永远没有尽头。而流处理平台就是专门处理这种数据集的系统或框架。下图生动形象地展示了流处理和批处理的区别：
Kafka Streams编写关键任务实时应用程序和微服务的最简单方法，是一个用于构建应用程序和微服务的客户端库，其中输入和输出数据存储在Kafka集群中。它结合了在客户端编写和部署标准Java和Scala应用程序的简单性和Kafka服务器端集群技术的优点。
哈喽，这一篇记录一个小小的关于FFmpeg的使用，借助FFmpeg的API接口获取flv格式视频的时长。
storm-core-1.2.2-sources.jar!/org/apache/storm/trident/operation/Function.java
Oracle数据泵expdp遭遇Streams AQ: Enqueue Blocked On Low Memory等待事件
多年前，我们在介绍 java8 新特性的时候，提到过作为 java8 一个亮点的新特性 -- streams api
change streams从本质上来说是提供了一种基于mongoDB的CDC（Change Data Capture）的解决方案。所谓的CDC就是变化数据捕获，简单理解为监听数据库系统的变更就好。下面的图中描述了CDC的典型场景，左边的是主数据库，不同的客户端可以向其中插入数据（有前后关系）；中间是一个队列，这些数据变化都会被放到里面；右边是派生数据系统，消费队列里的变化，然后用作搜索和数据仓库等应用。市场上也不乏这种专门做CDC的产品，比如：HEVO，其宣称的优势包括：1）简单易上手，无需代码；2）良好的交互式用户界面；3）支持多种数据源；4）可容错的安全架构等。
金磊 明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 动荡三个月的谷歌健康（Google Health），还是迎来了终局。 9月1日，其部门主管正式离职。 此外，谷歌还“自宫”了DeepMind开发、曾被寄予厚望的Streams——全面下架了这款医疗数据管理App。 他们宣布，原健康部门下各个团队将回到原来团队，等于宣告谷歌苦心经营的健康从此解散。 但又没完全解散，品牌还将继续保留。 遥想当年的风光无限，而时隔仅3年，即便是背靠全球科技超巨头、强悍团队加持的谷歌健康，在医疗AI行业面前依旧是铩
reactive编程范式是一个异步编程范式，主要涉及数据流及变化的传播，可以看做是观察者设计模式的扩展。
Node stream 比较难理解，也比较难用，但 “流” 是个很重要而且会越来越常见的概念（fetch 返回值就是流），所以我们有必要认真学习 stream。
•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）
本文来解析一下kafka streams的KStreamBuilder以及举例如何自定义kafka streams的processor
Cloudera在2019年9月18日正式对外宣布发布Cloudera Stream Processing(CSP)2.0，参考《Cloudera Streams Management正式GA》。Cloudera Stream Processing (CSP)提供了高级消息传递，流处理和流分析功能，这些功能由Apache Kafka作为核心流处理引擎提供支持。它同时为Kafka添加了两个流管理功能，Kafka监控和Kafka数据复制。Streams Messaging Manager（SMM）为Kafka集群提供了一个监控仪表板。Streams Replication Manager（SRM）为企业提供了实现跨集群Kafka topic复制的能力。
在前面一节基于FFmpeg进行RTMP推流(一)我们写了最简单的一版推流代码。但细心调试过的兄弟会发现当我们把文件换成mp4后，发现上面的代码在写入文件头时报错。也就是说上一版的代码是有bug的。
手机、监控摄像机、无人机、网络摄像头、行车记录仪甚至卫星都可以产生高强度、高质量的视频流。它们将在洪水和其他自然灾害之后调查财产、提高公共安全，让您知道您的孩子安然无恙、收集有助于识别和解决交通问题的数据等。至少可以说，处理大量的视频数据是具有挑战性的。流包含宝贵的实时数据，以在更合适的时间处理。在您获得原始数据后，其他的挑战就会出现，比如提取价值 – 深入探究内容、了解内容的含义并加快行动——这是下一个重要步骤。
很开心今天能与大家一起聊聊C# 8.0中的新特性-Async Streams,一般人通常看到这个词表情是这样.
audioManager.setMode(int mode) mode 类型参照表：
前几篇文章我们介绍了 PyTorch 流水线并行的基本知识，自动平衡机制和切分数据，本文我们结合论文内容来看看如何实现流水线。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第8天，我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口，其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的92天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计581字，阅读时间15分钟 今天讲的内容依旧是CUDA C Runtime，前面我们已经讲解了初始化、设备显存、共享内存、锁页内存，昨天开始讲解异步并发执行。今天讲解异步并发执行中的Streams： 3.2.5.5. Str
Redis 5 新特性中，Streams 数据结构的引入，可以说它是在本次迭代中最大特性。它使本次 5.x 版本迭代中，Redis 作为消息队列使用时，得到更完善，更强大的原生支持，其中尤为明显的是持久化消息队列。
在"WebRTC的现状与未来"(https://webrtchacks.com/webrtc-today-tomorrow-bernard-aboba-qa/)这篇文章中讲述了WebRTC要带来的一些新的特性， 这里我们重点探索一下WebRTC Insertable Streams。
Oracle 流是一种数据共享的通用机制，可以被用于许多处理的基础，包括消息、复制和数据仓库的 ETL 过程。它是高级队列、LogMinor、作业调度等已存在技术的扩展。这里做一个简单的复制示例来说明
先来看一下 avformat_find_stream_info() 的头文件里的注释对该函数的介绍，本文我们基于 FFmpeg n4.2 版本的源码分析。
点击上方蓝字每天学习数据库 Redis 5.0中以引入的新Redis数据结构“Streams”引起了社区的极大兴趣。 不久之后，我想进行社区调查，与有生产用例的用户交谈，并撰写博客。今天我想解决另一个问题：我开始怀疑很多用户只是将Streams作为解决Kafka（TM）类似场景的方案。但实际上，Stream数据结构也被设计为在生产者和消费者消息传递的场景使用，但是认为Redis Streams仅仅对这个场景有用是不够的。 Stream是一种极好的模式和“心智模型”，可以在系统设计中取得巨大成功，但Red
译者注：本文介绍了两大常用的流式处理框架，Spark Streaming和Kafka Stream，并对他们各自的特点做了详细说明，以帮助读者在不同的场景下对框架进行选择。以下是译文。 流式处理的需求每天都在增加，仅仅对大量的数据进行处理是不够的。数据必须快速地得到处理，以便企业能够实时地对不断变化的业务环境做出反应。 流式处理是持续而又并发地对数据进行实时处理。流式处理是处理数据流或传感器数据的理想平台，而“复杂事件处理”（CEP）则利用了逐个事件处理和聚合等技术。 对于实时数据处理功能，我们有很多选择可
其中迭代器、For Each、Streams API又有不同的实现（EntrySet和KeySet），所以有四类七种方式实现
本文是第10篇，主要讲述Change Streams构建实时同步数据流的实战经验，非常值得一看。
由于异构计算的硬件特性，CUDA中以下操作是相互独立的，通过编程，是可以操作他们并发地执行的：
截至2019年7月8日 最新版本为 2.3.0 2.12为编译的scala版本 2.3.0为kafka版本
关键步骤 avformat_open_input//打开输入文件/rtsp avformat_find_stream_info////获取音视频流信息 avformat_alloc_output_context2//创建输出上下文 avformat_new_stream//创建输出流 avcodec_copy_context//复制配置输出流 avio_open//打开io avformat_write_header//写入头信息 av_int
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第10天，我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口，其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下
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