阿里重磅开源Blink:为什么我们等了这么久?
12月20日,由阿里巴巴承办的 Flink Forward China 峰会在北京国家会议中心召开,来自阿里、华为、腾讯、美团点评、滴滴、字节跳动等公司的技术专家与参会者分享了各公司基于 Flink 的应用和实践经验。
感兴趣的开发者可以看云栖社区的对于大会的主会+5场分论坛的直播与视频点播。
会议进行中,看到AI前线对蒋晓伟的采访。正如许多开发者所关心的Flink和Blink的关系(云栖社区2016年文章:阿里蒋晓伟谈流计算和批处理引擎Blink,以及Flink和Spark的异同与优势),如今有了更新的方向。本篇AI前线的专访讲述的极为清晰。特别转载,共享。
今年,实时流计算技术开始步入主流,各大厂都在不遗余力地试用新的流计算框架,实时流计算引擎和 API 诸如 Spark Streaming、Kafka Streaming、Beam

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高并发架构系列:分布式锁的由来、特点及Redis分布式锁的实现详解
在很多场景中,我们为了保证数据的最终一致性,需要很多的技术方案来支持,比如分布式事务、分布式锁等。那具体什么是分布式锁,分布式锁应用在哪些业务场景、如何来实现分布式锁呢?今天来探讨分布式锁这个话题。 什么是分布式锁 要介绍分布式锁,首先要提到与分布式锁相对应的是线程锁、进程锁。 1.线程锁 主要用来给方法、代码块加锁。当某个方法或代码使用锁,在同一时刻仅有一个线程执行该方法或该代码段。线程锁只在同一JVM中有效果,因为线程锁的实现在根本上是依靠线程之间共享内存实现的,比如Synchronized、Lock等。 2.进程锁 为了控制同一操作系统中多个进程访问某个共享资源,因为进程具有独立性,各个进程无法访问其他进程的资源,因此无法通过synchronized等线程锁实现进程锁。 3.分布式锁 当多个进程不在同一个系统中,用分布式锁控制多个进程对资源的访问。 分布式锁的由来 在传统单机部署的情况下,可以使用Java并发处理相关的API(如ReentrantLcok或synchronized)进行互斥控制。 但是在分布式系统后,由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上,这将使原单机并...
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Android开发者要搬运多少年代码才能突破年薪40W?
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