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）
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
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。
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。
[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：
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。
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
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？
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。
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。
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。
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。
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？
本文主要研究一下DubboDefaultPropertiesEnvironmentPostProcessor
在Springboot main方法中获取SpringbootApplication上下文
1、创建数据库表 需要创建一个Product表来存储商品信息。表格中应该包含以下字段：id（主键）、name（商品名）、description（商品描述）、price（商品价格）以及其他一些必要的字段。
辅助记忆:REQUIRED+REQUIRES_NEW+NESTED+SUPPORTS/NOT_SUPPORTED+MANDATORY/NEVER
接上文 Spring5源码分析（三）refresh方法 中已经讲到了refresh()中的postProcessBeanFactory(beanFactory);方法。
其中，interpret 方法接收一个上下文环境对象，并根据环境变量进行解释操作。
BeanFactoryPostProcessor支持对IoC容器内部的所有BeanDefinition进行定制化修改， 并且可以根据IoC容器内部的BeanFactory进行Bean属性值的适配。
这个接口是beanFactory的扩展接口，调用时机在spring在读取beanDefinition信息之后，实例化bean之前。
ProcessHacker这款开源软件如官方所说是一款免费、强大的多用途工具，可帮助您监控系统资源、调试软件和检测恶意软件，我们可以通过学习其源代码在我们的软件中定时采集每个进程的CPU使用率、IO使用率等等，还有整机总的CPU使用率、GPU使用率、内存、磁盘使用情况等，具体可以参考ProcessHacker官网的介绍：Process Hacker Overview。最近在看进程CPU采集的代码，参考的是processhacker的源代码的采集逻辑，processhacker是每隔1秒钟采集一次当前进程的CPU使用率的，当然我们也可以根据自己需要将进程的CPU采集频率改小一些，或者改大一些。于是尝试使用VS2022打开processhacker源代码编译运行，看一下进程CPU使用率的采集流程，当然ProcessHacker除了可以采集进程的CPU使用率之外，还可以进程的采集IO使用率等。
上一篇我们已经确立的购买上下文和销售上下文的交互方式，传送门在此：http://www.cnblogs.com/Zachary-Fan/p/DDD_6.html，本篇我们来实现售价上下文的具体细节。
BeanDefinitionRegistryPostProcessork可以在加载到项目中的beanDefinition之后执行，提供一个补充的扩展点。
在生活中，比如在医院有接待员帮助病人完成门诊、挂号、付费以及取药，病人只接触接待员即可，由接待员负责与医院的各个部门打交道。
invokeBeanFactoryPostProcessors 会执行 BeanFactory 的后置处理器。看到这里会有疑问：
Service接口层只需要提供一个方法即可，内部调用Dao层的两个方法，将返回结果封装到DTO中。
接上文 Spring5源码 - 04 invokeBeanFactoryPostProcessors 源码解读_1
| 导语 本文描述了ContentProvider发布者和调用者这两在Framework层是如何实现的。 作为Android的四大组件之一，ContentProvider作为进程之间静态数据传递的重要手段，其在系统级别的应用中起了重大的作用。毫无疑问ContentProvider核心机制之一也是Binder，但和其它3大组件又有区别。因为ContentProvider涉及数据的增删查改，当数据量比较大的时候，继续用Parcel做容器效率会比较低，因此它还使用了匿名共享内存的方式。 但是有一个问题是，Cont
在我刚入行不久时，总是对上下文（Context）、环境（Environment）这类抽象概念搞不清楚、弄不明白、玩不转，更是不懂它哥俩的区别或者说是联系（说实话从中文上来说不好区分，至少我是这么认为的）。 直到现在，我可以根据自己的理解对这两者下个通俗易懂的定义（不喜勿喷）：
在Windows编程中，经常会遇到需要对数据进行压缩和解压缩的情况，数据压缩是一种常见的优化手段，能够减小数据的存储空间并提高传输效率。Windows提供了这些API函数，本文将深入探讨使用Windows API进行数据压缩与解压缩的过程，主要使用ntdll.dll库中的相关函数。
前面通过 invokeBeanFactoryPostProcessors 这一步了解到了什么是 BeanFactoryPostProcessor ，以及 BeanFactoryPostProcessor 的使用及作用，并通过 invokeBeanFactoryPostProcessors 这一步源码，对 BeanFactoryPostProcessor 的加载流程有了进一步了解。
如果BeanPostProcessors接囗的实现类被注册到ioc容器,那么该容器的每个Bean在调用初始化方法之前,都会获得该接口实现类的一个回调。
HTTP 协议能够在客户端和服务器之间传递信息，特点是以明文的方式发送内容，并不提供任何方式的数据加密
profile 定义了一组有逻辑关系的 bean定义，当且仅当 profile 被激活的时候，才会注入到容器当中。也就是说，程序只需要构建一次，就可以部署到多个环境当中，而不用修改所有配置，指定哪一个profile需要被激活即可
org.springframework.core.env.Environment是当前应用运行环境的公开接口，主要包括应用程序运行环境的两个关键方面：配置文件(profiles)和属性。Environment继承自接口PropertyResolver，而PropertyResolver提供了属性访问的相关方法。这篇文章从源码的角度分析Environment的存储容器和加载流程，然后基于源码的理解给出一个生产级别的扩展。
米扑代理，全球领导的代理品牌，专注代理行业近十年，提供开放、私密、独享代理，并可免费试用
📷 MyBatis快速入门——第四章、mybatis动态sql_if_choose_when ---- 测试sql 数据库名称【mytest】，编码类型【utf8】 DROP TABLE IF EXISTS `product`; CREATE TABLE `product` ( `id` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL, `createDate` datetime(0) NOT NULL, `m
Profile对应中文并没有合适的翻译，它的主要作用就是让Spring Boot可以根据不同环境提供不同的配置功能支持。
模式意图 由于有些时候，需要在运行时指定对象时哪个类的实例，此时用工厂模式就有些力不从心了。通过原型模式就可以通过拷贝函数clone一个原有的对象，给现在的对象使用，从而创建更多的同类型的对象
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
