上一期内容我们讲到:5G时代到来,无处不在的物联网、自动驾驶汽车等在边缘产生的数据源源不断,就像开着的水管,数据源一直流出,由此诞生了新的数据类型即“流数据”。然而,无论Hadoop还是Lambda,都无法胜任新数据环境下的要求,因为计算是原生的流计算,而存储却不是原生的流存储。(上一期文章)
在这里,你的全身上下都被数据围绕,无处不在的物联网、穿梭自如的无人驾驶汽车让数据源源不断产生,就像开着的水管,数据源一直流出。你发现曾经用于分析大数据的方法已经失效,因为他们更适合批处理。
作者 | Raúl Gracia,王钟乐,周煜敏,滕昱 审校 | 蔡芳芳 1引言 流式应用程序通常从各种各样的来源 (例如,传感器、用户、服务器) 并发地采集数据,并形成一个事件流 (stream of events)。使用单个流来捕获由多个数据源生成的并行数据流可以使得应用程序能够更好地理解数据,甚至更有效地处理数据。例如,将来自一组传感器的数据输入到单一数据流中,就可以使得应用程序通过引用单一数据流来分析所有这类传感器数据。当这些单个的流可以以高并行度读取时,应用程序就能自行决定如何映射自身的抽象设计到
数据仓库是公司数据发展到一定规模后必然需要提供的一种基础服务,也是“数据智能”建设的基础环节。早期数仓多为离线模式,主要处理的是 T+1 的数据,随着互联网时代的到来,实时数据处理的场景日益增多,离线数仓已无法满足业务发展的实时性需求。为更好的解决业务场景的实时化需求,实时数仓建设已成必然趋势,这也是 HTAP 数据库的重要能力之一。
本文将从共享状态和一致性的角度出发,详细描述StateSynchronizer的整体架构、工作机制和实现细节。利用stream的天然特性,StateSynchronizer可以高效地确定出更新操作的全局顺序,并且从逻辑上实现了对共享状态的一致性更新与存储。由于stream访问的高效与轻量,StateSynchronizer特别适用于高并发 (>= 10000 clients) 的场景,并在此场景下可以作为替代ZooKeeper和etcd的解决方案。
剩喜漫天飞玉蝶,不嫌幽谷阻黄莺。2020 年是不寻常的一年,Flink 也在这一年迎来了新纪元。
这篇文章改编自2017年柏林Flink Forward上Piotr Nowojski的演讲。你可以在Flink Forward Berlin网站上找到幻灯片和演示文稿。
[Apache Flink]2017年12月发布的1.4.0版本开始,为流计算引入里程碑特性:TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑,使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持:
实时处理里消息的仅一次处理是大家关注的重点吧,前面浪尖分享过一篇对比spark streaming 和 flink的文章 <Spark Streaming VS Flink>,里面讲到了如何用spark streaming实现仅一次处理及flink是实现仅一次处理的。本文主要是想详细阐述一下flink结合kafka 0.11的仅一次处理语义。
在Dataflow相关的论文发表前,大家都往往认为需要两套API来实现流计算和批计算,典型的实现便是Lambda架构。
今日概述:周杰伦旗下魔杰电竞的元宇宙商标申请被驳回;继亨氏和波音后,日本川崎重工也成为微软“工业元宇宙”业务新客户;早早放假也不歇着,NBA 球星杜兰特提交 26 项元宇宙与 NFT 商标申请。
一、概述 Apache Flink是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势,多方位领先同领域的开源竞品。 同样地,ClickHouse是OLAP在线分析领域的一颗冉冉新星,它拥有极其出众的查询性能,以及丰富的分析函数,可以助力分析师灵活而迅速地挖掘海量数据的价值。 然而金无足赤,人无完人,每个组件都有自己擅长和不擅长的方面。为了实现构造高性能实时数仓的目标,接下来的文章会介绍如何将它们巧妙地结合起来,取长补短,最终实现“效率翻倍,快乐加倍”的梦想。 二
PART ONE 概 述 提案征集 (CFP) 现已开放。 提交提案[1] 如果您没有使用过 CFP 系统,您需要在提交前注册并创建一个账户。 请在首次提交前创建您的账户[2]。谢谢! 请阅读本页每个标签中的信息,了解提交过程的重要细节,包括新的申请要求和申请流程的变更。有关提案征集流程的任何问题,请发送电子邮件至 cfp@cncf.io。 Overview The Call for Proposals (CFP) is now open. SUBMIT A PROPOSAL[3] If you
AI 前线导读:2018 年接近尾声,AI 前线策划了“解读 2018”年终技术盘点系列文章,希望能够给读者清晰地梳理出重要技术领域在这一年来的发展和变化。本文是实时流计算 2018 年终盘点,作者对实时流计算技术的发展现状进行了深入剖析,并对当前大火的各个主流实时流计算框架做了全面、客观的对比,同时对未来流计算可能的发展方向进行预测和展望。
2022 年,似乎裁员事件很少涉及到管理层,而且职场中年,做管理比做技术更安全?那么我们应该不应该转型管理?另外,在 2023 年里,对于已经在管理岗位上的人员来说,应该如何审视自己的职业发展和定位才能走的更顺?
Milvus 是一款云原生向量数据库,它具备高可用、高性能、易拓展的特点,用于海量向量数据的实时召回。
云成本已经成了一个不可忽视的问题。硅谷顶尖风投 a16z 说:“不使用云计算,你就是疯了;坚持使用云计算,你也是疯了。”
在当今数字化时代,人工智能 AI 正迅速改变着我们的生活和工作方式。从智能助手到自动驾驶汽车,AI 正在成为各行各业的创新引擎。然而,这种 AI 的崛起也带来了一个关键的挑战:如何有效地处理和分析越来越丰富和复杂的数据。在这个背景下,向量数据库技术应运而生,为 AI 提供了强大的加速引擎。
本文最初发布于 Confluent 官方博客,经授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
ApacheKafka是最流行的事件流处理系统。在这个领域中有很多同类的系统可以拿来比较。但是最关键的一点就是性能。Kafka以速度著称,但是,它现在能有多快,以及与其他系统相比又如何呢?我们决定在最新的云硬件上测试kafka的性能。 为了进行比较,我们选择了传统的消息broker RabbitMQ和基于Apache Bookeeper的消息broker Apache Pulsar。我们要关注以下几点,1.系统吞吐量。2.系统延迟。因为他们是生产中事件流系统的主要性能指标,特别是吞吐量测试测量每个系统在利用硬件(特别是磁盘和CPU)方面的效率。延迟测试测量每个系统交付实时消息的延迟程度,包括高达p99.9%的尾部延迟,这是实时和任务关键型应用程序以及微服务体系结构的关键需求。 我们发现Kafka提供了最好的吞吐量,同时提供了最低的端到端延迟,最高达到p99.9的百分比。在较低的吞吐量下,RabbitMQ以非常低的延迟交付消息。
如果你研究过云原生应用程序和相关技术,大概率你遇到过 CNCF 的云原生全景图。这张全景图技术之多规模之大无疑会让人感到震惊,该如何去理解这张图呢?
算法与数据结构 《Data structures》 介绍:高级数据结构大全,基本算法:二叉树等 《基于用户投票的排名算法(一):Delicious和Hacker News》 介绍:此外还有《基于用户投票的排名算法(二):Reddit》、《基于用户投票的排名算法(三):Stack Overflow》、《基于用户投票的排名算法(四):牛顿冷却定律》、《基于用户投票的排名算法(五):威尔逊区间》 《Paxos算法》 介绍:这是目前的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,google在分布式文件系统中与分
大家好,我老朋友R哥终于出书了。 友情帮忙推荐一翻,以下为 R 哥出书的心路历程,这本书目前 5 折出售,感兴趣的小伙伴抓紧了。 新书《Spring Boot 3 核心技术与最佳实战》打磨一年多,今天终于上市了: 定价158元,今天刚上市搞5 折促销,80 元不到上车,这可能是全网最便宜的时候了,机会难得,想拥抱 Spring Boot 3.0 的不要错过。 文章还没发,已经有老铁粉丝上车了,真爱啊。。。 为什么要学 Spring Boot? Spring 作为 Java 开发界的万能框架,曾经和 St
分布式系统(Distributed System)资料 希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新.希望看到文章的朋友能够学到更多. 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《
最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books Deep Learning66 by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab,
Spring I/O是Spring开发者的技术大会,这里DD给大家整理了Spring I/O 2023中的优质视频,都是超级干货!
Lambda表达式讲解 接口新特性 函数式接口 方法引用 Stream流 Optional工具类介绍 新的日期时间工具类介绍 注解的增强
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 为什么要学 Spring Boot? Spring 作为 Java 开发界的万能框架,曾经和 Struts2、Hibernate 框架组成 SSH,成为 Java Web 开发的三驾马车。 大概在 2013 年左右,又和 Spring MVC、MyBatis 框架组成 SSM,成为新一代的 Web 开发框架全家桶,一直流行延续至今。 而为了简化 Spring 框架的上手难度,Spring Boot 框架于 2014 年诞生,可以帮助开发者更加轻松、快
双十一将至,为了方便大家顺利完成的竞赛。我们整理了现有Kaggle平台上的比赛信息,加油奥利给!
【导读】转载来自ty4z2008(GItHub)整理的机器学习&深度学习知识资料大全荟萃,包含各种论文、代码、视频、书籍、文章、数据等等。是学习机器学习和深度学习的必备品! ty4z2008前言:希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新.希望看到文章的朋友能够学到更多.此外:某些资料在中国访问需要梯子. 昨天介绍了第一篇: 【干货荟萃】机器学习&深度学习知识资料大全集(一)(论文/教程/代码/书籍/数据/课程等) 今天第二篇: 《Image Scalin
Dear,大家好,我是“前端小鑫同学”,😇长期从事前端开发,安卓开发,热衷技术,在编程路上越走越远~ 写作背景: 做前端开发很久了,但是每次都依赖脚手架或开源的代码模版的统一风格来编写代码,碰上不喜欢的又搞不清楚怎么调整,百度几下都没搞好,只能将就着写,这次就专门扒拉一下Prettier的选项,一次性搞懂这个在代码格式化场景使用量相当大(20,533,053 安装量)的工具。 Prettier介绍和使用配置: Prettier是一款以较少的配置来支持多种编程语言进行代码格式化的工具,并且在大多数常用的编
TiKV 是一个支持事务的分布式 Key-Value 数据库,有很多社区开发者基于 TiKV 来开发自己的应用,譬如 titan、tidis。尤其是在 TiKV 成为 CNCF 的 Sandbox 项目之后,吸引了越来越多开发者的目光,很多同学都想参与到 TiKV 的研发中来。这时候,就会遇到两个比较大的拦路虎:
为什么要学 Spring Boot? Spring 作为 Java 开发界的万能框架,曾经和 Struts2、Hibernate 框架组成 SSH,成为 Java Web 开发的三驾马车。 大概在 2013 年左右,又和 Spring MVC、MyBatis 框架组成 SSM,成为新一代的 Web 开发框架全家桶,一直流行延续至今。 而为了简化 Spring 框架的上手难度,Spring Boot 框架于 2014 年诞生,可以帮助开发者更加轻松、快捷地使用 Spring 的组件,它是 Spring、Sp
在第1部分中,读者将会学习到Spring容器、依赖注入(dependency injection,DI)和面向切面编程(aspect-oriented programming, AOP),也就是Spring框架的核心。这能让读者很好地理解Spring的 基础原理,而这些原理将会在本书各个章节都会用到。
本节将介绍Java的起源、早期发展和在现代计算环境中的地位。讲述Java之父James Gosling如何创建Java,并解释Java的“一次编写,到处运行”的核心理念。
今天在购买一口价域名的时候,出现了Pre类型的域名,购买提示在某个时间内可能会被赎回,然后就了解了一番,然后分享给大家。
根据我们的习惯,大部分国内的站长用户很少有选择付费主题,这也是为什么国内很多优秀的WordPress主题作者一腔热情发布几款付费主题之后并没有带来预想的销售量,反而被盗版、免费发布出来影响心情。所以,直接导致我们目前在国内寻找到优秀的WordPress主题并不是很多,主题作者反而会加入类似ThemeForest平台发布付费作品获取海外用户的付费下载。
list.append(x) 介绍 在列表的末尾添加一个元素 相当于 a[len(a):] = [x] 返回值 None 栗子 # append a = [1, 2, 3] b = [4, 5, 6] print(a.append(1)) print(a) a.append(b) print(a) # 输出结果 None [1, 2, 3, 1] [1, 2, 3, 1, [4, 5, 6]] a.append(b) 会将整个列表当做一个元素添加进去哦 list.extend(iterable)
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 2022年年底,Spring Boot发布了3.0.x版本,标志着Spring Boot进入3.x时代。如何能更好地了解Spring Boot 3的新特性,更系统地掌握Spring Boot呢? 想要系统地掌握Spring Boot,就要了解Spring Boot相关的核心知识,包括Spring Boot的配置管理、Starter、自动配置、启动过程与扩展应用、日志管理、数据访问、计划任务、缓存、消息队列、调试、单元测试、打包、部署、监控、报警等核心知
下面的内容从 Java 学习文档到最热门的框架再到热门的工具应有尽有,比如下面推荐到的开源项目 Hutool 就是近期比较热门的项目之一,它是 Java 工具包,能够帮助我们简化代码!我觉得下面这些项目对于学习 Java 的朋友还是很有帮助的!
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新 希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新.希望看到文章的朋友能够学到更多.此外:某些资料在中国访问需要梯子. 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、D
以下涉及到的数据统计与 2019 年 6 月 1 日 18 点,数据来源:https://github.com/trending/java?since=monthly[1] 。下面推荐的内容从 Jav
持久化——数据在程序实例之外留存的功能——是现代应用程序的核心。Hibernate是最流行的Java持久化工具,提供了自动且透明的对象/关系映射,使得在Java应用程序中使用SQL数据库变得轻而易举。 《Hibernate实战(第2版)》通过开发一个将数百个单独示例联系起来的应用程序来探究Hibernate。你将直接深入到Hibernate的富编程模型之中,贯穿映射、查询、抓取策略、事务、会话、缓存以及更多其他内容。书中图文并茂地介绍了数据库设计和优化技术的最佳实践。在本书中,作者详尽介绍了具有Java持久化2.1标准的Hibernate 5(JSR 338)。所有的示例都已经被更新,以便用于最新的Hibernate和Java EE规范版本。 主要内容 ◆ 对象/关系映射概念 ◆ 有效的数据库应用程序设计 ◆ 全面的Hibernate与Java持久化介绍 ◆ Java持久化与EJB、CDI、JSF和JAX-RS的集成 ◆ 无与伦比的广度和深度 本书假设读者具有Java的使用经验。
昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本。如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面几本英文书
Guide 哥我自己大三开始维护的,目前算是纯 Java 类型项目中 Star 数量最多的项目了。但是,本仓库的价值远远(+N次 )比不上像 Spring Boot、Elasticsearch 等等这样非常非常非常优秀的项目。希望以后我也有能力为这些项目贡献一些有价值的代码。
Guide 哥我自己大三开始维护的,目前算是纯 Java 类型项目中 Star 数量最多的项目了。但是,本仓库的价值远远(+N次 )比不上像 Spring Boot、Elasticsearch 等等这样非常非常非常优秀的项目。希望以后我也有能力为这些项目贡献一些有价值的代码。
今天是中秋佳节,正想测试一下最近比较热门的AI绘画算法Stable Diffusion,于是打算利用它来重现苏轼当年在中秋之夜写下的词《水调歌头·明月几时有》中的场景,先看效果。
前面我花了整整一个月的时间,重新梳理和整理了 WPJAM Basic 中对 WordPress 功能屏蔽优化的设置和介绍。
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