一个月内成交了2000万股，而该股票的流通股为1亿股，则该股票在这个月的换手率为20%。
巴伐利亚算法（Bavarian Sketching）是一种基于哈希表的数据结构，可以高效地实现近似计数和查询。
当组织内发生数据泄露事件时，泄漏检测系统（BDS）能够给我们提供足够有效的提醒，但如果敏感等级设置的非常低的话，我们还需要考虑风险报告的假阳性问题。而基于异常的检测系统能够检测到很多传统BDS无法发现
Kafka被广泛认为是一种强大的消息总线，可以可靠地传递事件流，是流式处理系统的理想数据来源。流式处理系统通常是指一种处理实时数据流的计算系统，能够对数据进行实时的处理和分析，并根据需要进行相应的响应和操作。与传统的批处理系统不同，流式处理系统能够在数据到达时立即进行处理，这使得它们特别适合需要实时响应的应用程序，例如实时监控和警报、实时推荐、实时广告投放等。
通过了解Twitter，linkedIn和许多与IoT相关的网站，不难发现与物联网(IoT)价值相关的生动对话。但是最近，话题转向企业如何才能更快，更有效地获取和利用物联网计划的见解。物联网和人工智能的结合为企业实现这一预期成果提供了途径。实际上，这两种技术是相辅相成的，应该紧密相连。
将事件流与无服务器计算相结合，常常能产生一个高效低成本的解决方案，用于处理流数据，极大地减少了基础设施管理和维护的复杂性。这种协同作用使开发人员能更专注于应用程序逻辑，而减少对基础操作问题的关注，从而加快开发速度。
Apache Kafka是一个事件流平台，其结合了三个关键的功能，使你可以完成端到端的事件流解决方案。
Netflix有超过2.2亿的活跃会员，时刻在各种界面中都会进行各种操作。为了确保会员体验，Netflix要对这些操作做出实时响应。因为会员操作频繁、支持的设备种类繁多，这对IT团队来说，是一项艰巨的任务。为此，Netflix开发了一个快速事件通知系统（RENO），以支持那些需要以可扩展和可延伸的方式与设备进行服务器启动通信的用例。在这篇文章中，我们将概述Netflix的快速事件通知系统，并分享我们在此过程中获得的一些经验。
原题：Design Considerations in a read local write local multi-master data store
在移动设备上，滚动一个视图不会立即停止滚动，往往需要再滑动一小段距离然后再停止，模拟出惯性的效果。滑动的时候速度越快，那么就滚动的越远。一般组件都会帮开发者写好这些基本功能，不需要开发者操心。但有的时候我们需要使用类似的逻辑，比如我需要在手指滑动后，通过一些列序列帧变化来显示动画，那么这时候就可能需要开发者自己来写这个惯性滑动的逻辑了。不管怎样，我们用Rx来实现一遍这个惯性滑动，也是一种不错的体验。
Flink对于流处理架构的意义十分重要，Kafka让消息具有了持久化的能力，而处理数据，甚至穿越时间的能力都要靠Flink来完成。
在Streaming-大数据的未来一文中我们知道，对于流式处理最重要的两件事，正确性，时间推理工具。而Flink对两者都有非常好的支持。
前言 在上一期内容中，菌哥已经为大家介绍了实时热门商品统计模块的功能开发的过程(?基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计）。本期文章，我们需要学习的是恶意登录监控模
截止到本文发布时，Go-Micro在github上的star数达到了10.8k，也已经累计发布了v1、v2、v3这三个大版本，目前前两个已经停止维护。
前端开发中不可避免会接触到事件冒泡，今天简单记录一下处理事件冒泡的一点经验，谈不上心得，聊当抛砖引玉。 不谈移动端，以PC浏览器的click事件为例。 事件冒泡机制最初是由微软提出的，而事件捕捉机制是由NetScape提出的，这两种机制是完全不同的事件流处理机制，平常较多地被认为是事件冒泡的两种方式，其实是不严谨的。 冒泡事件流 简单来讲，以click为例，冒泡事件流就是从被点击的节点一层层的向上冒泡，直到<body>节点，这也是被大多数人熟知的方式，在此便不再赘述。 IE浏览器通过attachEvent(
用户体验小姐姐巧妙地利用有限的手机屏幕空间，完美地设计出简单实用的交互功能，如果多问一句 “怎么做到的” ？ 答案必须是从事件分发机制的高超运用说起。
首先，此篇文章会有很多地方会和 RocketMQ 比较，不太熟悉 RocketMQ 可以去看看我之前写的RocketMQ基础概念剖析&源码解析，先有个大概的印象，可能会帮助你更好的理解 Kafka。
众所周知，RxJava2 中当链式调用中抛出异常时，如果没有对应的 Consumer 去处理异常，则这个异常会被抛出到虚拟机中去，Android 上的直接表现就是 crash，程序崩溃。
随着科技的不断发展，一些在功能上具有相互补充作用的技术正在不可避免地发生结合——例如，人工智能（AI）和物联网（IoT）。
企业面临着前所未有的集成挑战。信息技术的发展要求更多的技术集成，应用程序部署在边缘、混合和多云架构中，传统的中间件，如 MQ、ETL、ESB，都不能很好地扩展，仅能批量处理数据而无法实现实时处理。
一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第5天，点击查看活动详情。
事件流描述的是从页面中接收事件的顺序。IE的事件流失事件冒泡，而Netspace的事件流失事件捕获。 事件冒泡 IE的事件流叫事件冒泡，即事件开始时，由具体的元素（文档中嵌套层次最深的节点）接收，然后向上传播到不具体的节点。 1 <html onclick="console.log('html')"> 2 <head> 3 <meta charset="UTF-8"> 4 <title></title> 5 </head> 6 <body o
对实时信息分析和处理，常常需要客户应用程序的开发相应功能。一般地，这些功能需要提供以下的处理流程，分析获取的数据，筛选数据，提取出有用的信息，然后将其通过特定的形式展现出来。由于具体实时信息的高并发性和高吞吐量的需求，这就需要客户应用程序具有高度扩展性和响应能力，而在数据处理领域。NEsper就是一个.NET 开源的针对此类问题的事件流处理解决方案，其目的在于简化有此需求的客户应用程序的开发。 1.1.CEP与事件流 NEsper 的目的在于为应用程序提供分析和响应事件的要求。典型的应用需求如下 •
1 ELK技术栈介绍 ---- 日志分析的必要性 日志可以为我们提供关于系统行为的必要信息。然而，每个不同的服务，或者同一个系统中不同的组件中，日志的内容和格式都可能是不同的 正因为日志的内容是多样化的，它们的用处才能体现出来，例如，日志可以用来排查故障、执行简单的状态检查或者生成报表，而Web服务器日志则可以用来分析跨多个产品之间的流量模式。通过电子商务网站的日志可以分析出某个特定位置发出的包裹是否被频繁地退回，还能分析出可能的原因是什么 下面是一些使用日志分析的常见用例 问题调试 性能分析 安全分析 预
代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
Data Artisans Streaming Ledger，在data Artisans的River Edition上已经可用，提供串行化（一致性事务处理机制的最高级别）的ACID的语义，作为一个依赖库来处理事件流上多个共享的状态/表。
kafka 传统上被视为一个强大的消息总线，能够处理事件流，但是不具备对数据的处理和转换能力。kafka可靠的流处理能力，使其成为流处理系统的完美数据源，Apache Storm，Apache Spark streams,Apache Flink,Apache samza 的流处理系统都是基于kafka构建的，而kafka通常是它们唯一可靠的数据源。 行业分析师有时候声称，所有这些流处理系统就像已存在了近20年的复杂事件处理系统一样。我们认为流处理变得更加流行是因为它是在kafka之后创建的，因此可以使用kafka做为一个可靠的事件流处理源。日益流行的apache kafka,首先做为一个简单的消息总线，后来做为一个数据集成系统，许多公司都有一个系统包含许多有趣的流数据，存储了大量的具有时间和具有时许性的等待流处理框架处理的数据。换句话说，在数据库发明之前，数据处理明显更加困难，流处理由于缺乏流处理平台而受到阻碍。 从版本0.10.0开始，kafka不仅仅为每个流行的流处理框架提供了更可靠的数据来源。现在kafka包含了一个强大的流处理数据库作为其客户端集合的一部分。这允许开发者在自己的应用程序中消费，处理和生成事件，而不以来于外部处理框架。 在本章开始，我们将解释流处理的含义，因为这个术语经常被误解，然后讨论流处理的一些基本概念和所有流处理系统所共有的设计模式。然后我们将深入讨论Apache kafka的流处理库，它的目标和架构。我们将给出一个如何使用kafka流计算股票价格移动平均值的小例子。然后我们将讨论其他好的流处理的例子，并通过提供一些标准来结束本章。当你选择在apache中使用哪个流处理框架时可以根据这些标准进行权衡。本章简要介绍流处理，不会涉及kafka中流的每一个特性。也不会尝试讨论和比较现有的每一个流处理框架，这些主题值得写成整本书，或者几本书。
微服务是指一个个单个小型业务功能的服务，由于各个微服务开发部署都是独立的，因此微服务天然是分布式的，因此，分布式系统的设计问题如CAP定理同样适合微服务架构，虽然微服务本身是无状态的，但是微服务是需要管理状态的。这些状态是指领域模型的状态或存储在自己的专有数据库中。 虽然我们使用微服务必须面对分布式系统，但是好的一方面是有很多关于如何建立复杂分布式系统的成熟模式和最佳实践。 典型的问题是微服务之间如果需要共享状态怎么办？实际是在分布式节点之间需要共享或复制状态。关于共享状态有几个解决方案： 1.微服务之间通过共享同一个数据库实现状态共享，但是因为微服务是使用自己专用的数据库，因此，数据库共享方案在微服务中是不适用的，违背了微服务架构宗旨。 2.通过调用同一个微服务实现状态共享，比如A服务和B服务需要共享C数据状态，而C数据状态是由C服务管理的，那么，A服务和B服务共同调用C服务不就是获得同一个C状态吗？ 但是考虑到分布式系统下，A服务和B服务可能不在同一个节点服务器上，或者不同Docker VM中，那么服务之间调用就需要网络通讯，通常RPC是一种通过网络调用远程服务器上其他服务的同步方式，但是，RPC虽然将网络编程藏起来，其实藏是藏不住，结果造成抽象泄漏了。 "Asynch message-passing makes constraints of network programming firstclass instead of hiding them behind the RPC leaky abstraction"异步消息传递使得网络编程变成第一公民(显式)，而不是像RPC隐藏了网络编程却造成抽象泄漏。 在分布式系统中使用异步消息必然会遭遇最终一致性。甚至可以说微服务是使用最终一致性的(microservices use eventual consistency) 最终一致性Eventual Consistency 最终一致性是一种用于描述在分布式系统中数据的操作模型，在分布式系统中状态是被复制然后跨网络多节点保存，其实在关系数据库集群中，最终一致性被用来在集群多个节点之间协调数据复制的写操作，数据库集群中这种写操作挑战是：各个节点接受到的写操作必须严格按照复制的次序进行，这个次序是有时间损耗的，从这个角度看，数据库在集群节点之间的这种状态复制还是可以被认为是一种最终一致性，所有节点状态在未来某个时刻最终汇聚到一个一致性状态，也就是说，最终达成状态一致性。 当构建微服务时，最终一致性是开发者 DBA和架构师频繁打交道的问题，当开始在分布式系统中进行状态处理时，头疼问题更加严重。核心问题是： 如何在保证数据一致性基础上保证高可用性呢？ 事务日志 几乎所有数据库都支持高可用性集群，大多数数据库对系统一致性模型提供一个易于理解的方式，保证强一致性模型的安全方式是维持数据库事务操作的有序日志，理论上理由非常简单，一个事务日志是一系列数据更新操作的动作有序记录集合，当其他节点从主节点获得这个事务日志时，能够按照这种有序动作集合重新播放这些操作，从而更新自己所在节点的数据库状态，当这个事务日志完成后，次节点的状态最终会和主节点状态一致。 这种事务日志非常类似于财务中记账模型，或者类似银行储蓄卡打印出来的流水账，哪天存入一笔钞票（更新操作），哪天又提取了一笔钞票（更新操作），最后当前余额是多少（代表数据库当前状态）。 Event Sourcing Event sourcing事件溯源是借鉴数据库事务日志的一种数据持久方式，在ES中，事务单元变得更细粒度，使用一系列有序的事件来代表存储在数据库中的领域模型状态，一旦一个事件被加入事件日志，它就不能被移走或重新排序，事件被认为是不可变的，事件序列只能被追加方式存储。 因为微服务将系统切分成一个个松耦合的小系统，每个系统后面都独占自己的数据库，虽然，微服务是无态的，但是它需要操作自己数据库的状态，如何保证微服务之间操作数据库数据的一致性成了微服务实践中重要问题，使用ES能够帮助我们实现这点。 聚合可以被认为是产生任何对象的一致性状态，它提供校订方法用来进行重播产生对象中状态变化的历史。它能使用事件流提供分析数据许多必要输入，能够采取补偿方式对不一致应用状态实现事件回滚。 事件流共享 我们在微服务之间相互调用中通过引入异步机制，如果不同微服务之间存在共享的状态，或者说需要访问其他微服务的专用数据库，那么我们无需将本来专有的数据库共享出来，也无需在服务层使用2PC+RPC进行性能很慢的跨机同步调用，而是将改变这些共享状态的事件保存并共享，将领域事件以事务日志的方式记录下来，保存在一个统一的存储库，现在EventSourcing标准的存储库是 Apache Kafka。 也就是说，微服务之间共享的不是传统数据库，而是Apache Kafka，通过读取ES的事务日志和重新播放，我们可以得到任何时
CDC（Change-Data-Capture）正被广泛应用于数据缓存、更新查询索引、创建派生视图、异构数据同步等场景，Debezium (https://debezium.io/) 作为 CDC 的代表项目之一，它收集数据库中的事务日志（变化事件）并以统一的事件流格式输出（支持「Kafka Connect」及「内嵌到程序中」两种应用形式）。
原文地址：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/hh205648.aspx 下载代码示例 生产线的产量下降后，将容易出现用户媒体流跳过这些流程，或者您的一个产品成为了“必需产品”的情况。 真正的窍门是在这些情况发生时进行识别，或根据以往趋势对其做出预测。 成功预测这些情况需要使用近乎实时的方法。 在对相关数据进行提取、转换并加载到 SQL Server Analysis Services (SSAS) 等传统商业智能 (BI) 解决方案中时，情况早已发生改变。
美国陆军在2019年11月25号发布了最新的持续网络培训环境（PCTE）的项目CYBER TRIDENT（网络培训、就绪、集成、交付和企业技术）网络培训合同要求的最新信息。项目合同额度将近9.570亿美元。PCTE最主要的建设目标是为美国网络司令部网络任务部队提供一个云端的可以从世界任何地方登录以进行培训和演习任务的强大网络培训环境。
BaaS 化的核心其实就是把我们的后端应用封装成 RESTful API，然后对外提供服务，而为了后端应用更容易维护，我们需要将后端应用拆解成免运维的微服务
明星的一条微博的点赞数可能有几十万，甚至百万以上。那么这个「点赞功能」（会记录谁点了赞），新浪微博的数据库是如何设计的呢？
如果您是一名企业架构师，您可能听说过微服务架构，并使用过它。虽然您过去可能使用REST作为服务通信层，但是越来越多的项目正在转向事件驱动的体系结构。让我们深入了解这种流行架构的优缺点、它所包含的一些关键设计选择以及常见的反模式。
摘抄自官网首页的一段话: Apache Kafka 是一个开源分布式事件流平台，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用程序。
本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成，由哈啰出行大数据实时平台资深开发刘博分享。通过一些简单的实际例子，从概念原理，到如何使用，再到功能的扩展，希望能够给计划使用或者已经使用的同学一些帮助。
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。
作者简介：Gary想养猫，前端开发者 本文选自「掘金x腾讯云征文|万物皆可 Serverless」 原文链接：https://juejin.cn/post/6895228421551423495 Serveless 到底是什么？ 顾名思义，Serverless 即「无服务器运算」，云计算的下一代。与其说它是具体的技术，不如说是一套理念思想。在行业内对 Serverless 有几种解读方法： 在某些场景下可以解读为一种软件架构方法，通常称为 Serverless 架构 在另外一些情况下，又可以代表一种产品形
在 Android 应用开发中，异步编程是不可避免的，而 Kotlin Flow 是一个强大的库，能够使异步操作更加优雅和易于管理。本文将深入探讨 Kotlin Flow 的使用方法，同时也会解析其背后的实现原理，帮助你更好地理解这一技术。
在JavaScript编程世界中，事件响应的处理总是离不开的！如何稳定、高效、安全的处理事件响应是我们开发者时常需要应对的问题。
随着无处不在的传感器网络和智能设备不断收集越来越多的数据，我们面临着以近实时的方式分析不断增长的数据流的挑战。 能够快速响应不断变化的趋势或提供最新的商业智能可能是公司成功或失败的决定性因素。 实时处理中的关键问题是检测数据流中的事件模式。
Rxjava，由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点，深受各大 Android开发者的欢迎。
本文整理自 Flink 创始公司 dataArtisans（现在为Ververica）联合创始人兼 CTO Stephan Ewen 在 Flink Forward China 2018 上的演讲《Stream Processing takes on Everything》。
将来，数据将像现在的基础设施一样自动化和自助服务。您将打开一个控制台，列出贵公司可用的数据;定义您需要的部分，您想要的格式以及您希望它们如何结合在一起;启动一个新的端点：一个数据库，缓存，微服务或无服务器功能，你就可以了。
用例视图表述哪些事物 :谁是相关用户,用户希望从系统获得的服务,用户需要为系统提供的服务.
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