基于1.1.5-alpha版本,具体源码笔记可以参考我的github:https://github.com/saigu/JavaKnowledgeGraph/tree/master/code_reading/canal 本文将对canal的server模块进行分析,跟之前一样,我们带着几个问题来看源码: CanalServer有几种使用方式? 控制台Admin.客户端client是如何与CanalServer交互的? CanalServerWithNetty和CanalServerWithEmb

http://www.cnblogs.com/lee0oo0/articles/2652528.html Jackson提供了三种可选的JSON处理方法 1.流式API     com.fasterxml.jackson.core.JsonParser读     com.fasterxml.jackson.core.JsonGenerator写 2.树模型:提供一个 JSON 文档可变内存树的表示形式     com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper

熟悉 ES6 的开发者,肯定对数组的一些方法不是很陌生:map.filter 等.在对一组对象进行统一操作时,利用这些方法写出来的代码比常规的迭代代码更加的简练.在 C♯ 中,有 LINQ 来实现.那么在 Java 中有这样的操作吗?答案是有的,Java8 中引入了大量新特性,其中一个就是 Java 的流式 API. 在 Java 8 中,流(Stream)与迭代器类似,都是用来对集合内的元素进行某些操作.它们之间最大的差别,是对迭代器的每个操作都会即时生效,而对流的操作则不是这样.流的操作有两

对于MapReduce等框架来说,需要有一套更底层的API来获取某个指定文件中的一部分数据,而不是一整个文件 因此使用流的方式来操作 HDFS上的文件,可以实现读取指定偏移量范围的数据 1.客户端测试类代码: package cn.bigdata.hdfs; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Confi

什么是流处理 如果有 java 使用经验的同学一定会对 java8 的 Stream 赞不绝口,极大的提高了们对于集合类型数据的处理能力. int sum = widgets.stream() .filter(w -> w.getColor() == RED) .mapToInt(w -> w.getWeight()) .sum(); Stream 能让我们支持链式调用和函数编程的风格来实现数据的处理,看起来数据像是在流水线一样不断的实时流转加工,最终被汇总.Stream 的实现思想就是将数据

public class JacksonTester {   public static void main(String args[]){    JacksonTester tester = new JacksonTester();    try {          JsonFactory jasonFactory = new JsonFactory();        JsonGenerator jsonGenerator = jasonFactory.createJsonGenerato

https://www.cnblogs.com/aoeiuv/p/5911692.html 这篇文章讲的简单全面,记录下 kotlin一些符号的用法 https://www.cnblogs.com/liuliqianxiao/p/7157700.html

JDK1.5需要添加jar包,1.6以后就不需要了<dependency> <groupId>stax</groupId> <artifactId>stax-api</artifactId> <version>1.0.1</version> </dependency><dependency>    <groupId>javax.xml.bind</groupId>    &l

从flink的官方文档,我们知道flink的编程模型分为四层,sql层是最高层的api,Table api是中间层,DataStream/DataSet Api 是核心,stateful Streaming process层是底层实现. 其中, flink dataset api使用及原理 介绍了DataSet Api flink DataStream API使用及原理介绍了DataStream Api flink中的时间戳如何使用?---Watermark使用及原理 介绍了底层实现的基础Wat

从flink的官方文档,我们知道flink的编程模型分为四层,sql层是最高层的api,Table api是中间层,DataStream/DataSet Api 是核心,stateful Streaming process层是底层实现. 其中, flink dataset api使用及原理 介绍了DataSet Api flink DataStream API使用及原理介绍了DataStream Api flink中的时间戳如何使用?---Watermark使用及原理 介绍了底层实现的基础Wat

在上一集的讨论里我们介绍并实现了强类型返回结果行.使用强类型主要的目的是当我们把后端数据库SQL批次操作搬到内存里转变成数据流式按行操作时能更方便.准确.高效地选定数据字段.在上集讨论示范里我们用集合的foreach方式模拟了一个最简单的数据流,并把从数据库里批次读取的数据集转换成一串连续的数据行来逐行使用.一般来说完整的流式数据处理流程包括了从数据库中读取数据.根据读取的每行数据状态再对后台数据库进行更新,包括:插入新数据.更新.删除等.那么在上篇中实现的流式操作基础上再添加一种指令行类型就可

伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去游泳,但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子.鞋子,根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见,估计这哥们心里就

简介: Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.它与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式.Hadoop 在本质上是一个批处理系统,数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理.当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使用.Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂.Storm就是为了弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.Sto

Apache Flink是一个分布式流式和批量数据处理的开源平台. Flink的核心是一个流式数据流动引擎,它为数据流上面的分布式计算提供数据分发.通讯.容错.Flink包括几个使用 Flink引擎创建应用程序的编程接口: 1. DataStream API  集成在Java和Scala中中的流数据格式: 2.DataSet API 集成在JAVA.Scala.Python中的静态数据: 3. Table API 在JAVA.Scala中使用的类SQL的表达式: Flink 也包含为特定用户场景

Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂. 有需求也就有创造,在Hadoop基本奠定了大数据霸主地位的时候,很多的开源项目都是以弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.而在这个节骨眼上Storm横空出世了. Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了,看看它的一些卖点: 分布式系统:可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源. 运维简单:Storm的部署的确简单.虽然没有Mon

转载自http://www.cnblogs.com/langtianya/p/5199529.html 伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去

上篇的内容,我们探讨了分布式计算中的MapReduce与批处理.所以本篇我们将继续探索分布式计算优化的相关细节,并且分析MapReduce与批处理的局限性,看看流式计算是否能给我们在分布式计算层面提供一个更好的解决方案. 1.MapReduce的局限 MapReduce作业是独立于其他作业,输入与输出目录通过分布式存储系统串联.MapReduce作业的存在相互的依赖关系,前后相互依赖的作业需要将后面作业的输入目录配置为与之前作业的输出目录,工作流调度器必须在第一个作业完成后才开始第二个作业. 依

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题.飞马网于3月13日晚,邀请到大数据技术高级架构师-旷东林,在线上直播中,旷老师向我们分享了Flink在诸多方面的创新以及它本

Google是最早实践大数据的公司,目前大数据繁荣的生态很大一部分都要归功于Google最早的几篇论文,这几篇论文早就了以Hadoop为开端的整个开源大数据生态,但是很可惜的是Google内部的这些系统是无法开源的,在开源生态和云计算兴起之后,Google也是受够了闭源的痛苦,据说为了给用户提供HBase服务,Google还为BigTable写了兼容HBase的API,在Google看来这就是一种羞辱,痛定思痛,Google开始走开源之路,将自己的标准推广给社区,这就是Apache Beam项目

video标签 浏览器的video标签通常是接收一个src属性,然后浏览器就会根据这个src属性来自动加载视频.这个过程是浏览器来加载video的. 这种方式有什么问题吗? mp4文件不能流式加载 webm,flv,hls等格式兼容性问题 播放器ui太丑,一些常用的功能都没有 清晰度切换,等一些操作需要重载视频,比较慢而且还会黑屏 无法对视频加密 请求video流视频 我们可以通过设置responseType为arraybuffer来获取视频流,也可以通过range字段来获取视频流片段.比如 l

原文:https://en.m.wikipedia.org/wiki/Fluent_interface(英文,完整) 转载:https://zh.wikipedia.org/wiki/流式接口(中文,部分翻译,部分例子,破墙) 流式接口(fluent interface)是软件工程中面向对象API的一种实现方式,以提供更为可读的源代码.最早由Eric Evans与Martin Fowler于2005年提出. 通常采取方法瀑布调用 (具体说是方法链式调用)来转发一系列对象方法调用的上下文.这个上下