对于事件流应用程序开发人员，根据管道中各个应用程序的更改需要不断更新流管道非常重要。理解流开发人员用于构建事件流管道的一些常见流拓扑也很重要。
Spring Cloud Data Flow 是一个用于定义、部署和管理数据流应用程序的开源工具，它可以轻松地将各种数据流集成起来，实现数据的实时处理和传输。
Spring Cloud Data Flow 提供了监控和安全控制的功能，以确保数据流和任务的可靠性和安全性。
作为Apache Kafka深挖的博客系列第1部分和第2部分的后续,在第3部分中我们将讨论另一个Spring 团队的项目:Spring Cloud Data Flow,其重点是使开发人员能够轻松地开发、部署和协调事件流管道基于Apache Kafka。作为前一篇博客系列文章的延续，本文解释了Spring Cloud数据流如何帮助您提高开发人员的工作效率并管理基于apache - kafka的事件流应用程序开发。
下面给出一个示例，演示如何使用命名空间来实现多租户部署和管理。本示例使用 Spring Cloud Kubernetes 平台来管理命名空间。
Spring Cloud Task是一个用于快速创建和执行短暂任务的框架。Task Launcher是Spring Cloud Task的另一个核心组件，它可以帮助我们在多个环境中部署和执行Task Application。
SpringBoot CLI 是spring Boot项目的脚手架工具。而本文的Spring Cloud cli则是基于SpringBoot Client的一个插件，用于支持Cloud相关的组件。
作者 | Michael Redlich 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 Java 近期新闻综述：JDK 19、JDK 20、Spring Boot 2.7.3 和 2.6.11、Spring Authorization Server 1.0.0-M1 和 0.4.0-M1、Spring Security 5.7.3,5.6.7 和 5.8.0-M2、Spring Cloud Dataflow 2.9.5、Spring Shell 2.1.1、Payara Platform 5 Communi
作者 | Michael Redlich 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 OpenJDK 在过去的一周，经过评审后，JDK 20 提案 JEP 438（Vector API 第 5 轮孵化）从 Proposed to Target 状态 提升 到 Targeted 状态。在 Panama 项目 的支持下，该 JEP 融合了针对前 4 轮孵化反馈的改进：JEP 426（Vector API 第 4 轮孵化）在 JDK 19 中交付；JEP 417（Vector API 第 3 轮孵化）在 J
Spring Cloud Data Flow 是一个开源的数据处理管道平台，它提供了一组标准化的组件和工具，可以用于构建、部署和监控复杂的数据处理管道。
https://docs.spring.io/spring-cloud-dataflow/docs/current-SNAPSHOT/reference/htmlsingle/
当某个应用程序在生产环境中运行时，监控其运行状况是必要的。通过实时了解应用程序的运行状况，你能在问题出现之前得到警告，也可以在客户注意到问题之前解决问题。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口，使神经网络可以被大众使用。然而，我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的，直到最近，这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask，PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型，但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
Spring Cloud Data Flow 和 Spring Cloud Stream 是两个常用的开源框架，用于构建分布式、基于消息的数据流应用程序。它们的集成可以使我们更方便地构建和管理基于消息驱动的数据流应用程序，实现更高效的数据处理和分析。
定量分析的成败在很大程度上取决于采集，存储和处理数据的能力。若能及时地向业务决策者提供深刻并可靠的数据解读，大数据项目就会有更多机会取得成功。
经过二十多年的研究和开发，事件流处理（ESP）软件平台已不再局限于在小生境应用或实验中使用。它们已经成为许多业务环境中实时分析的基本工具。
Spring家族体系包括了Spring Core、Spring Data、Spring Boot、Spring Security、Spring Cloud等，其中Spring Core很重要，然后Spring Cloud占了很大的一个模块。
流处理作为一个一直很活跃的研究领域已有 20 多年的历史，但由于学术界和全球众多开源社区最近共同且成功的努力，它当前正处于黄金时期。本文的内容包含三个方面。首先，我们将回顾和指出过去的一些值得关注的但却很大程度上被忽略了的研究发现。其次，我们试图去着重强调一下早期（00-10）和现代（11-18）流系统之间的差异，以及这些系统多年来的发展历程。最重要的是，我们希望将数据库社区的注意力转向到最新的趋势：流系统不再仅用于处理经典的流处理工作负载，即窗口聚合和联接。取而代之的是，现代流处理系统正越来越多地用于以可伸缩的方式部署通用事件驱动的应用程序，从而挑战了现有流处理系统的设计决策，体系结构和预期用途。
从零开始构建一套完整的分布式系统是困难的。在1.2节中，我们讨论了众多的分布式系统的架构，可以说每种架构都有其优势及局限，采用何种架构风格要看应用程序当前的使用场景。就微服务架构的风格而言，一套完整的微服务架构系统往往需要考虑以下挑战。
问题导读 1.Dataflow当前的API支持什么语言？ 2.相比原生的map-reduce模型，Dataflow哪些优点？ 3.Dataflow与Cascading、Spark有什么区别和联系？ 介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建、管理和优化复杂数据处理流水线的方法，集成了许多内部技术，如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel。Dataflow当前的API还只有Java版本（其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接
Java 近期新闻综述，包括来自 OpenJDK、JEP 425、JDK 19、Loom 项目的 19-loom+5-429 构建版本、Jakarta EE Starter 实用程序、Spring 里程碑及小版本、Payara 和 JetBrains 关于 Spring4Shell 的声明、JReleaser 1.0、Helidon 2.5.0、JHipster 7.8.1、Hibernate Search 6.1.4、Kotlin 1.6.20 和 JDKMon 17.0.24 等的新特性。
关键字：（任务调度、批处理、Spring cloud dataflow、上交所技术）
作者 | Michael Redlich 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 OpenJDK JEP 434（外部函数 & 内存 API 第二个预览版）已从 JDK 20 的 Candidate 状态提升为 Proposed to Target 状态。这个 JEP 在 Panama 项目的支持下不断演进：JEP 424（外部函数 & 内存 API 预览版）在 JDK 19 中交付；JEP 419（外部函数 & 内存 API 第二轮孵化）在 JDK 18 中交付；以及 JEP 412（外部函数
在本系列的前一篇博客《将流转化为数据产品》中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSA) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
Elastic-Job支持 JAVA API 和 Spring 配置两种方式配置任务，这里我们使用 JAVA API 的形式来创建一个简单的任务入门，现在都是 Spring Boot 时代了，所以不建议使用 Spring 配置文件的形式。 Elastic-Job 需要依赖 Zookeeper 中间件，用于注册和协调作业分布式行为的组件，目前仅支持 Zookeeper。我们已经创建了 Zookeeper 集群！ 环境要求 1、Java 请使用 JDK 1.7 及其以上版本。 2、Zookeeper 请使用
在这个博客系列的第1部分之后，Apache Kafka的Spring——第1部分:错误处理、消息转换和事务支持，在这里的第2部分中，我们将关注另一个增强开发者在Kafka上构建流应用程序时体验的项目:Spring Cloud Stream。
Beam可以解决什么问题？当MapReduce作业从Hadoop迁移到Spark或Flink，就需要大量的重构。Dataflow试图成为代码和执行运行时环境之间的一个抽象层。代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。它旨在将多种语言、框架和SDK整合到一个统一的编程模型。
今天的文章简单提下所谓的流计算中精确一次处理的实现。所谓精确一次处理是相对于至少一次和至多一次处理而言的，由系统保证在整个处理过程中所有数据有且仅被处理一次。
在本系列的前一篇博客“将流转化为数据产品”中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSP) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用，用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外，查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据，增加了联邦查询并发性限制，从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库，通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库，主要用
最近的项目中需要做一个定时任务，该项目是一个分布式多节点调度任务，所以里面的定时任务在不同的节点不应该同时进行，应该使用其中一个节点做定时任务，目前寻找的方案为ElasticJob，这个篇章简单介绍一下
Google已经停用自己研发的，部署在服务器上，用以分析数据的MapReduce，转而支持一个新的超大规模云分析系统Cloud Dataflow。 MapReduce一直是服务器集群上做并行分布式计
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/cloud-local-executor/
前言 目前 Spring Boot 2.5.0 RC1 已经发布，其开发团队表示将在 5 月 20 日正式 GA。我们梳理了一下大家比较关系和感兴趣的一些变更。
超详细的Spring Boot教程，搞定面试官！
目前 Spring Boot 2.5.0 RC1 已经发布，其开发团队表示将在 5 月 20 日正式 GA。我们梳理了一下大家比较关系和感兴趣的一些变更。
本教程涵盖了Apache NiFi的核心概念及其在其中流量管理，易用性，安全性，可扩展架构和灵活扩展模型非常重要的环境中所扮演的角色。
当应用程序在生产环境（以及您的其他环境）中运行时，监控其健康状况是明智之举。你想确保一切都在没有任何问题地运行，而了解这一点的唯一方法是衡量你的应用程序的健康状况。当出现问题时，您希望在客户注意到问题之前得到通知，也许您可以在客户注意到任何事情之前解决问题。在本文中，您将创建一个示例 Spring Boot 应用程序，您可以在 Spring Actuator、Micrometer、Prometheus 和 Grafana 的帮助下对其进行监控。这在下面的概述中可视化，其中 Spring Actuator 和 Micrometer 是 Spring Boot App 的一部分。
Flink是Apache的一个顶级项目，Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。
作者 | Michael Redlich 译者 | 马可薇 策划 | 丁晓昀 近期 Java 新闻汇总，涉及 OpenJDK、JDK 19、JDK 20、亚马逊 Corretto 19、BellSoft Liberica JDK 19、Jakarta EE 10、多条 Spring 框架更新、Quarkus 2.12.3、Payara 平台更新、Micronaut 3.7.0、GraalVM 原生构建工具 0.9.14、JobRunr 5.2.0、PrimeFaces 单点发布、Failsafe
如果有人会问你有关Spring Cloud的问题，那么你想到的第一件事可能就是Netflix OSS的支持。对Eureka，Zuul或Ribbon等工具的支持不仅由Spring提供，还由用于构建Apache Camel，Vert.x或Micronaut等微服务架构的其他流行框架提供。目前，Spring Cloud Netflix是Spring Cloud中最受欢迎的项目。它在GitHub上有大约3.2k的星星，而第二个最好的大约有1.4k。因此，Pivotal宣布大部分Spring Cloud Netflix模块正在进入维护模式，这是非常令人惊讶的。您可以通过Spencer Gibb https://spring.io/blog/2018/12/12/spring-cloud-greenwich-rc1-available-now 在Spring博客上发布的帖子中了解更多信息。好的，让我们对这些变化进行简短的总结。从Spring Cloud Greenwich发布开始Netflix OSS Archaius，Hystrix，Ribbon和Zuul正在进入维护模式。这意味着这些模块不会有任何新功能，Spring Cloud团队只会执行一些错误修复并修复安全问题。维护模式不包括仍支持的Eureka模块。对这些变化的解释非常简单。特别是其中两个。目前，Netflix并未积极开发Ribbon和Hystrix，尽管它们仍在大规模部署。此外，Hystrix已经被称为Atlas的遥测新解决方案所取代。Zuul的情况并不那么明显。Netflix已宣布于2018年5月开放Zuul 2。新版Zuul网关建立在Netty服务器之上，包括一些改进和新功能。您可以在Netflix博客https://medium.com/netflix-techblog/open-sourcing-zuul-2-82ea476cb2b3 上阅读更多相关信息。。尽管Netflix云团队做出了这一决定，但Spring Cloud团队已经放弃了Zuul模块的开发。我只能猜测它是由于早先决定在Spring Cloud系列中启动新模块而特别是因为它是基于微服务的架构中的API网关 - Spring Cloud Gateway。最后一块拼图是Eureka--一个发现服务器。它仍在发展，但这里的情况也很有趣。我将在本文的下一部分中对此进行描述。所有这些新闻激励我看一下Spring Cloud的现状，并讨论未来的一些潜在变化。作为掌握Spring Cloud的一本书的作者，我试图跟随该项目的演变以保持最新状态。还值得一提的是，我们的组织内部有微服务 - 当然是在Spring Boot和Spring Cloud之上构建的，使用Eureka，Zuul和Ribbon等模块。在本文中，我想讨论一些潜在的......对于诸如服务发现，分布式配置，客户端负载平衡和API网关等流行的微服务模式。
在本文中，我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的，以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。我们在各种类型的流处理应用程序上对Flink性能进行测试，并通过在Apache Storm（一种广泛使用的低延迟流处理器）上运行相同的实验来进行对比。
作者 | Michael Redlich 译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 OpenJDK 甲骨文的技术顾问成员、Loom 项目的负责人 Ron Pressler 提交了 JEP Draft 8302326，即隐式类和主方法增强（Implicit Classes and Enhanced Main Methods）（预览）。该特性 JEP 提议“改进 Java 语言，从而能够让学生无需了解为大型程序所设计的语言特性，就能编写出第一个程序”。这个 JEP 进一步推进了甲骨文的 Java 语言架构师 Br
Spring Cloud提供了多种服务注册和发现的方式，包括Eureka、Consul、Zookeeper等。通过这些工具，我们可以轻松地实现服务注册和发现。
SAP Business Objects数据服务是一种提取，转换和加载（ETL）工具，用于在源环境和目标环境之间移动和操作数据。 SAP数据服务提供了一个数据管理平台，可支持各种举措，包括商业智能，数据迁移，应用程序集成和更多特定应用程序。 SAP Data Services是应用程序中的可执行组件，可以在批处理或实时（服务）架构中部署。
作者 | 如梦技术 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/ZuHueNnSjYKBSmezRp9K8g 一、谁是 Spring 一哥? 今年排名前三的项目依旧保持不变。大约
摘要：如何构建具备作业分片和弹性扩缩容的定时任务系统是每个大型业务系统在设计时需要考虑的重要问题？ 对于构建一般的业务系统来说，使用Quartz或者Spring Task即可基本满足我们的单体服用应用需要。然而随着线上业务量的不断发展，这两种定时任务已经日渐无法满足我们的需求。一般，使用这两种定时任务框架都会遇到如下的两个痛点问题： （1）如果业务工程采用集群化的部署，可能会多次重复执行定时任务而导致系统的业务逻辑错误，并产生系统故障。 （2）Quartz的集群方案具备HA功能，可以实现定时任务的分发，但是通过增加机器节点数量的方式并不能提高每次定时任务的执行效率，无法实现任务的弹性分片。 一线互联网大厂都有他们自己为其业务定制化研发的分布式定时任务系统，业务研发工程师可以通过在其Web Console的界面上进行简单的任务配置即可使得大型业务系统实现定时任务的调度、分发、分片、监控和扩缩容等功能。那么，业界是否有开源的组件框架同样具备这些功能呢？答案是肯定的！本文将向大家介绍一款开源的分布式定时任务调度框架—Elastic-Job的功能和原理，同时通过一个简单的案例阐述如何在Spring Boot工程完成Elastic-Job的集成。
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