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Flink流式处理概念简介

一,抽象层次 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。 1,stateful streaming 最底层。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允许用户从一个或多个流自由处理事件,并使用一致的容错状态。此外,用户可以注册事件时间和处理时间回调,允许程序实现复杂的计算。 2,Core APIs 实际上,大多数应用程序不需要上述的低级别抽象,而是针对Core API(如DataStream API(有界/无界流))和DataSet API(有界数据集)进行编程。这些流畅的API为数据处理提供了常见的构建模块,如用户指定的各种转换形式,连接,聚合,窗口,状态等。在这些API中处理的数据类型以各自的编程语言表示为classes。底层的Process Function和DataStream API的整合,使得针对一些特定的操作可以实现更低层次的抽象。DataSet API为有界数据集提供了额外的原函数,如循环/迭代。 3,Table API Table API是以表为中心的声明式DSL,可能是动态更改表(表示流时)。Table API遵循(扩...

牛逼哄哄的 RabbitMQ 到底有啥用?

作者:海向 出处:www.cnblogs.com/haixiang/p/10199754.html 一. RabbitMQ 简介 MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们。 消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。 RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统,基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由(包括点对点和发布/订阅)、可靠性、安全。 AMQP协议更多用在企业系统内,对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景,对性能和吞吐量的要求还在其次。 二. RabbitMQ 使用场景 1. 解耦(为面向服务的架构(SOA)提供基本的最终一致性实现) 场景说明:用户下单后,订单系统需要通知库存系统。传统的做法是,订单系统调用库存系统的接口。 传统模式...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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