背景 新的水印生成接口 内置水印生成策略 固定延迟生成水印 单调递增生成水印 event时间的获取 处理空闲数据源 背景 在flink 1.11之前的版本中，提供了两种生成水印（Watermark）的策略...所以为了避免代码的重复，在flink 1.11 中对flink的水印生成接口进行了重构， 新的水印生成接口 当我们构建了一个DataStream之后，使用assignTimestampsAndWatermarks...WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps() 这个也就是相当于上述的延迟策略去掉了延迟时间，以event中的时间戳充当了水印。...上述我们讲了flink自带的两种水印生成策略，但是对于我们使用eventtime语义的时候，我们想从我们的自己的数据中抽取eventtime，这个就需要TimestampAssigner了....使用flink自带的水印策略和eventtime抽取类，可以这样用： DataStream dataStream = ...... ; dataStream.assignTimestampsAndWatermarks
kafka kafka作为一个消息队列，在企业中主要用于缓存数据，当然，也有人用kafka做存储系统，比如存最近七天的数据。...当然， 这张图很简单，拿这张图的目的是从中可以得到的跟本节文章有关的消息，有以下两个： 1，kafka中的消息不是kafka主动去拉去的，而必须有生产者往kafka写消息。...那么这个时候就有了个疑问，在前面kafka小节中，我们说到了kafka是不会主动往消费者里面吐数据的，需要消费者主动去拉去数据来处理。那么flink是如何做到基于事件实时处理kafka的数据呢？...由于其FlinkKafkaConsumerBase的run比较长，我这里只看重要的部分，首先是会创建Kafka09Fetcher。...它高效的扮演了一个阻塞队列的特性。该类运行于flink kafka consumer，用来在kafkaConsumer 类和主线程之间转移数据和异常。
ZooKeeper 在 Kafka 中的应用：理论与 Java 实例 Apache ZooKeeper 在 Apache Kafka 的架构中扮演着至关重要的角色。...本文将深入探讨 ZooKeeper 在 Kafka 中的应用，并提供一个简单的 Java 代码示例来展示它们如何一起工作。 ZooKeeper 在 Kafka 中的作用 1....集群协调 ZooKeeper 为 Kafka 集群中的多个 Broker 提供了领导选举机制。...同步 ZooKeeper 在 Kafka 的分布式环境中保证数据的一致性。它管理 Kafka 集群中的所有 Broker，确保它们的状态同步。 4....节点管理 ZooKeeper 跟踪 Kafka 集群中每个节点的状态和信息。这包括节点加入或离开集群的情况，以及节点的健康状况。
我们大家在日常生活中如果下载和使用了带有水印的互联网图像，往往既不美观也可能会构成侵权。...水印数据集的80%被划分为训练集，剩余的20%被划分为测试集，为了适应现实场景中需要机器自动检测和去除从未见过的水印的需求，我们确保训练集中的水印不会出现在测试集中，这样可以很好地模拟现实生活中的使用场景...能够一眼看穿各类水印的检测器 水印在图像中的视觉显著性很低，具有面积小，颜色浅，透明度高等特点，带水印图像与未带水印图像之间的差异往往很小，区分度较低。...有了这样一款水印检测器，我们就可以在海量图像中快速又准确地检测出带水印的图像。 ? 往前走一步：从检测到去除 如果只是利用AI来自动检测水印，是不是总感觉少了点什么？...接下来我们在水印检测的基础上往前再走一步，利用AI实现水印的自动去除。因为水印在图像上的面积较小，所以直接对整幅图像进行水印去除显得过于粗暴，也会严重拖慢去除速度。
众所周知，Kafka作为一款优秀的消息中间件，在我们的日常工作中，我们也会接触到Kafka，用其来进行削峰、解耦等，作为开发的你，是否也是这么使用kafka的： 服务A作为生产者Producer来生产消息发送到...Kafka集群，消费者Consumer通过订阅Topic来消费对应的kafka消息，一般都会将消息体进行序列化发送，消费者在消费时对消息体进行反序列化，然后进行其余的业务流程。...Schema Registry是一个独立于Kafka Cluster之外的应用程序，通过在本地缓存Schema来向Producer和Consumer进行分发，如下图所示： 在发送消息到Kafka之前...数据序列化的格式 在我们知道Schema Registry如何在Kafka中起作用，那我们对于数据序列化的格式应该如何进行选择？...有两种方式可以校验schema是否兼容 1、 采用maven plugin（在Java应用程序中） 2、采用REST 调用 到这里，Schema Register在kafka中实践分享就到这里结束了
行为模式有一种模式叫策略模式（Strategy Pattern），一个类的行为或其算法可以在运行时更改。...在策略模式中，我们创建表示各种策略的对象和一个行为随着策略对象改变而改变的 context 对象。策略对象改变 context 对象的执行算法。...缺点： 1、策略类会增多。 2、所有策略类都需要对外暴露。 使用场景： 1、如果在一个系统里面有许多类，它们之间的区别仅在于它们的行为，那么使用策略模式可以动态地让一个对象在许多行为中选择一种行为。...2、一个系统需要动态地在几种算法中选择一种。3、如果一个对象有很多的行为，如果不用恰当的模式，这些行为就只好使用多重的条件选择语句来实现。...注意事项：如果一个系统的策略多于四个，就需要考虑使用混合模式，解决策略类膨胀的问题。 应用案例： 实现按任务类型执行类型相对应的任务，不同的任务对应的是不同的算法。 1.
该模式将算法封装成独立的 策略对象，使得这些策略对象可以互相替换，从而使得算法的变化独立于使用算法的客户端。 -- 来自查特著迪皮 需求 想要实现一个功能，点击不同按钮实现不同样式 原始代码 <!...也就是违背了 开放-封闭原则 （Open-Close Principle，OCP） 分析 以上问题就很适合使用 策略模式 在JavaScript中，策略模式可以通过以下方式理解： 定义策略对象：首先，你需要定义一组策略对象...使用策略对象：在需要使用算法或行为的地方，你可以通过选择合适的策略对象来实现不同的功能。这样可以在不修改客户端代码的情况下改变算法或行为。...切换策略：由于策略对象具有相同的接口，你可以根据不同的情况或条件来切换使用不同的策略对象。这使得你可以根据需要动态地选择合适的策略。...因为以上过程只需要表示为 解决方案 1 普通对象 在JavaScript中，对象 object 天然具备 判断哪种策略 - 使用策略能力 对象[策略](); obj[key](); // 定义策略对象
1.知识产权如何保护 使用水印技术对知识产权进行保护，是业内比较通用的解决方案，对需要保护的资产嵌入水印，当发生侵权/泄露时通过对资产提取水印信息进行确权/溯源，方案在实际落地中会存在一些问题...2.什么是数字水印 数字水印是一种在数字媒体中嵌入隐藏信息的技术，它可以用来保护版权、验证数据的完整性、追踪来源以及进行数字内容认证等，数字水印可以被应用于各种数字媒体，如图像、音频、视频和文档等...脆弱水印在数字媒体中嵌入的信息是高度敏感的，即使进行轻微的修改或篡改，水印就会发生变化或无法提取，从而表明数据的完整性存在问题。脆弱水印通常用于防伪、数据完整性验证和取证等应用场景。...4.强水印 强水印是一种具有高度保护能力和鲁棒性的水印技术。它在数字媒体中嵌入的水印信息很难被移除、篡改或破坏，即使经过一系列的操作或攻击，水印仍然能够保持可检测性。...强水印通常采用复杂的算法和密钥管理系统，以确保水印的安全性和可靠性。它可以应对各种攻击和修改尝试，如压缩、旋转、滤波、添加噪声等，保持水印的可见性或可提取性。
为了解决这一问题，Flink作为一种实时数据处理框架，逐渐在安全分析领域崭露头角。本文将基于涂鸦SOC平台建设经验浅谈Flink在安全分析领域的应用。...这里需要重点介绍下flink的时间窗口，Flink的时间窗口是用于处理流数据的一种机制，它可以帮助开发人员在流处理应用中更好地管理和处理时间相关的数据。...在Flink中，时间窗口可以将流数据按照时间间隔进行分组，以便进行聚合、过滤等操作。时间窗口的长度可以是固定的，也可以是滑动式的。...检测时间序列数据中的异常值、趋势等。 二、Flink在安全分析的应用 通过上面介绍我们了解了flink的基础知识，那么如何通过flink进行安全分析呢？...为实现这一规则我们在flink中实现如下时间窗口（本例以滚动窗口为例，具体窗口类型以自身业务目标为准） keyBy(account).window(TumblingProcessingTimeWindows.of
什么是metrics： Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。...Metric Group Metric 在 Flink 内部有多层结构，以 Group 的方式组织，它并不是一个扁平化的结构，Metric Group + Metric Name 是 Metrics 的唯一标识...Metrics 不会影响系统，它处在不同的组中，并且 Flink支持自己去加 Group，可以有自己的层级。...，可以定义到自己的 Metrics 类型中。...的Kafka读取以及写入为例，添加rps、dirtyData等相关指标信息。
在Streaming-大数据的未来一文中我们知道，对于流式处理最重要的两件事，正确性，时间推理工具。而Flink对两者都有非常好的支持。...要从以固定时间分组改为根据产生数据的时间段分组，只需在 Flink 程序中修改对窗口的定义即可。此外，如果应用程序的代码有过改动，只需重播 Kafka 主题，即可重播应用程序。...Flink 应用程序代码示例： DataStream stream = env // 通过Kafka生成数据流 .addSource(new FlinkKafkaConsumer(....水印是嵌在流中的常规记录，计算程序通 过水印获知某个时间点已到。收到水印的窗口就知道 不会再有早于该时间的记录出现，因为所有时间戳小于或等于该时间的事 件都已经到达。...完美的水印永远不会错：时间戳小于水印标记时间的事件不会再出现。 如果水印迟到得太久，收到结果的速度可能就会很慢，解决办法是在水印 到达之前输出近似结果（Flink 可以实现）。
以时间为单位把事件流分割为一批批任务，这种逻辑完全嵌入在 Flink 程序的应用逻辑中。预警由同一个程序生成，乱序事件由 Flink 自行处理。...要从以固定时间分组改为根据产生数据的时间段分组，只需在 Flink 程序中修改对窗口的定义即可。此外，如果应用程序的代码有过改动，只需重播 Kafka 主题，即可重播应用程序。...Flink 应用程序代码示例： DataStream stream = env // 通过Kafka生成数据流 .addSource(new FlinkKafkaConsumer(....水印是嵌在流中的常规记录，计算程序通 过水印获知某个时间点已到。收到水印的窗口就知道 不会再有早于该时间的记录出现，因为所有时间戳小于或等于该时间的事 件都已经到达。...完美的水印永远不会错：时间戳小于水印标记时间的事件不会再出现。 如果水印迟到得太久，收到结果的速度可能就会很慢，解决办法是在水印 到达之前输出近似结果（Flink 可以实现）。
在Streaming-大数据的未来一文中我们知道，对于流式处理最重要的两件事，正确性，时间推理工具。而Flink对两者都有非常好的支持。...要从以固定时间分组改为根据产生数据的时间段分组，只需在 Flink 程序中修改对窗口的定义即可。此外，如果应用程序的代码有过改动，只需重播 Kafka 主题，即可重播应用程序。...Flink 应用程序代码示例： DataStream stream = env // 通过Kafka生成数据流 .addSource(new FlinkKafkaConsumer...水印是嵌在流中的常规记录，计算程序通 过水印获知某个时间点已到。收到水印的窗口就知道 不会再有早于该时间的记录出现，因为所有时间戳小于或等于该时间的事 件都已经到达。...完美的水印永远不会错：时间戳小于水印标记时间的事件不会再出现。 如果水印迟到得太久，收到结果的速度可能就会很慢，解决办法是在水印 到达之前输出近似结果（Flink 可以实现）。
作者 | 叁滴水 来源 | https://blog.csdn.net/qq_30285985/ 前言 Hi,大家好,我是麦洛,今天给大家分享策略模式应该怎么用 ?...文章尾部我放置了自己的视频号,大家可以给我留言✌ 欢迎大家加我的微信:milogenius,做个朋友圈点赞之交?...麦洛 在开发时，总会遇到支付的需求，但是支付的方式有很多，支付宝支付，微信支付，银行卡支付，每种支付方式的接口不一样，参数信息也不一样，一般情况下，会有很多if/else来进行判断，但是业务逻辑的逐渐增多...，if/else显得那么的沉重，通过策略模式即可更优雅的来处理这种代码。...映射到程序中，可以认为是两种算法，比如支付的时候，选择支付宝支付或者微信支付。 策略模式的特点是不管过程怎么样，结果都是一样的。
概述 时间轮是一个高性能、低消耗的数据结构，它适合用非准实时，延迟的短平快任务，例如心跳检测。在Netty、Kafka、Zookeeper中都有使用。...)：deadline 概括时间轮工作流程 1、时间轮的启动并不是在构造函数中，而是在第一次提交任务的时候newTimeout() 2、启动时间轮第一件事就是初始化时间轮的零点时间startTime，以后时间轮上的任务...、格子触发时间计算都相对这个时间 3、随着时间的推移第一个格子(tick)触发，在触发每个格子之前都是处于阻塞状态，并不是直接去处理这个格子的所有任务，而是先从任务队列timeouts中拉取最多100000...：overflowWheel: TimingWheel 概括时间轮工作流程 Kafka 中的时间轮（TimingWheel）是一个存储定时任务的环形队列，底层采用数组实现，数组中的每个元素可以存放一个定时任务列表...bucket的到期时间尝试推进，然后会刷一次bucket中的所有任务，这些任务要么是需要立即执行的（即到期时间在 currentTime 和 currentTime + tickMs 之间），要么是需要换桶的
，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...， 我想要按照时间事件来完成这个需求， 并且将迟到的数据也纳入到计算结果中， 应该如何解决？...有时数据发送的本身就不是按照严格的事件时间进行推送的 什么是watermark 以前我对watermark了解不够深的时候，我以为watermark是flink的时间等待机制， 后来我才知道，watermark...watermark是解决数据乱序到达的，也可以理解为解决数据延迟到达， watermark在解决上述问题时，要结合flink的window（时间窗）机制， flink中的window（时间窗）是由watermark...（从数据中） 小延迟 - watermark推后机制 - BoundedOutOfOrderness策略 BoundedOutOfOrderness策略 用wartermark容错，减慢时间的推进，在迟到数据到达时
在流处理架构中，每个应用程序都有自己的数据，这些数据采用本地数据库或分布式文件进行存储 消息传输层和流处理层 如何有效地实现流处理架构并从Flink中获益呢？...像Kafka和MapRStreams这样的现代传输层，支持时空穿梭，这使得它们与更早的解决方案有所区别 Flink通过水印来推进事件时间。...水印是嵌在流中的常规记录，计算程序通过水印获知某个时间点已到 在Flink中，水印由应用程序开发人员生成，这通常需要对相应的领域有一定的了解。...新版本可以从旧版本生成的一个保存点处开始执行 保存点可用于应对流处理作业在生产环境中遇到的许多挑战 应用程序代码升级 Flink版本更新 维护和迁移 假设模拟与恢复 A/B测试 图5-11：在该应用程序架构中...CPU 当 Flink 和 Kafka 一起使用时，应用程序可以保持每秒300万事件的处理速度，并且瓶颈在于网络 当消除网络瓶颈时，Flink 应用程序可以保持每秒1500万事件的处理速度 在额外的测试中
在2.0版本之前，Spark Streaming有一些严重的性能限制，但是在新版本2.0+中，它被称为结构化流，并具有许多良好的功能，例如自定义内存管理（类似flink），水印，事件时间处理支持等。...在Flink中，诸如map，filter，reduce等的每个函数都实现为长时间运行的运算符（类似于Storm中的Bolt） Flink看起来像是Storm的真正继承者，就像Spark批量继承了hadoop...它可以与任何应用程序很好地集成，并且可以立即使用。 由于其重量轻的特性，可用于微服务类型的体系结构。Flink在性能方面没有匹配之处，而且不需要运行单独的集群，非常方便并且易于部署和开始工作。...我不确定它是否像Kafka 0.11之后的Kafka Streams现在完全支持一次 缺少高级流功能，例如水印，会话，触发器等 流框架比较： 我们只能将技术与类似产品进行比较。...例如，在我以前的项目中，我已经在管道中添加了Spark Batch，因此，当流需求到来时，选择需要几乎相同的技能和代码库的Spark Streaming非常容易。
随着多云采用的增长，开发人员需要更加小心谨慎，不要为了使用提供者本地服务而牺牲应用程序的可迁移性。 云平台之间的应用程序可迁移性是多云策略的主要目标之一。...开发人员可以将这些附加服务编写到他们的云计算应用程序中，以实现各种任务，包括减少开发时间和成本，以及提供更多专业功能的能力。 虽然这些Web服务有益，但也会带来风险。...|| 多云的应用程序设计的注意事项 在部署之前，考虑开发人员如何设计混合云和多云应用程序非常重要。这些应用程序中的大多数都有前端(如GUI)和后端，后端由特定于业务流程的元素组成。...即使软件包不包含企业需要的所有内容，它仍然可以作为多云策略的通用托管框架。 (3)使用适配器 最后一个选项是围绕企业使用的Web服务开发适配器，使每个服务与其应用程序兼容。...在开始设计之前，请务必研究与给定功能相关的所有Web服务API的详细信息。 这三种策略在多云策略中最小化不兼容性问题都有自己的优点。在某些情况下，企业可能希望采用所有这三种方式。
Hi，我是王知无，一个大数据领域的原创作者。 Apache Flink 社区发布了 Flink 1.13 的另一个错误修复版本。...[ FLINK-24310 ] - 文档中 BufferingSink 示例中的错误 [ FLINK-24318 ] - 将数字转换为布尔值在“选择”字段和“位置”条件之间有不同的结果 [ FLINK-...24334 ] - 配置 kubernetes.flink.log.dir 不起作用 [ FLINK-24366 ] - 当任务已被取消时，有关还原失败的不必要/误导性错误消息。.../exceptions) 中的问题 [ FLINK-25199 ] - StreamEdges 在自联合中不是唯一的，它会阻止水印的传播 [ FLINK-25362 ] - Table Confluent...[ FLINK-24631 ] - 避免直接使用标签作为部署和服务的选择器 [ FLINK-24739 ] - 在文档中说明 Flink 的应用模式的要求 [ FLINK-24987 ] - 增强 ExternalizedCheckpointCleanup
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