大家好，我是Leo哥🫣🫣🫣，上一篇博客我们主要了解了Java网络编程的相关内容，通过对网络编程的一些了解，有助于我们学习接下来的知识点。在此之前，这一篇我想讲讲关于Java整个IO的演变历程，Java到底是怎样一步一步从基础IO操作到最后的AIO演变。好了，话不多说让我们开始吧😎😎😎。
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。 在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个例子，感觉和spark非常类似，心理就倾向于认为flink又是一个模仿spark的框架。但是随着了
如 : 下面的布局就是从左向右的流式布局 , 将 6 个组件放在 FlowLayout 流式布局中 , 1 , 2 , 3 组件放入后 , 再 放入 4 组件 , 发现第 1 排位置不够了 , 遇到障碍 , 此时折 返回左侧 , 另起一行 , 在第 2 排继续从左到右排列 ;
在上一篇博客 【Java AWT 图形界面编程】Container 容器 ③ ( ScrollPane 可滚动容器示例 ) 中 , 向 ScrollPan 中添加了 TextField 文本框 和 Button 按钮 , 但是显示的时候效果如下 :
现实世界中，所有的数据都是以流式的形态产生的，不管是哪里产生的数据，在产生的过程中都是一条条地生成，最后经过了存储和转换处理，形成了各种类型的数据集。
Stream提供了大量的方法进行聚集操作，这些方法既可以是“中间的”，也可以是“末端的”。
由于现在 ORM 框架的成熟运用，很多小伙伴对于 JDBC 的概念有些薄弱，ORM 框架底层其实是通过 JDBC 操作的 DB
Java消息服务（Java Message Service，JMS）应用程序接口是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API，用于在两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。 Java消息服务是一个与具体平台无关的API，绝大多数MOM提供商都对JMS提供支持。
接触一个新工具的时候，刚开始要克服的最大障碍就是如何让你自己先尝试做出一个小东西来。现在你也许对 Java 8 中新的 Stream API 的运作方式在理解上比较自信，但你也许并没用它来进行过数据库查询操作。为了帮助你开始使用 Stream API 来对 SQL 数据库进行创建、修改和读取操作, 我已经在这个快速开始的教程中把它们整合到了一起。希望它能帮助你提升对流式API的使用水平!
函数代表一种关系 f 的蕴涵逻辑流。这种蕴涵逻辑流，其实就是映射（Mapping）。
本案例编写Flink代码选择语言为Java和Scala，所以这里我们通过IntelliJ IDEA创建一个目录，其中包括Java项目模块和Scala项目模块，将Flink Java api和Flink Scala api分别在不同项目模块中实现。步骤如下：
使用Java Stream API进行集合操作是Java 8引入的一种便捷且功能强大的方式。它提供了一种流式处理的方法，可以轻松地对集合中的元素进行筛选、排序、聚合等操作。 然而，为了确保在实际应用中获得更好的性能，其中一些技巧和注意事项需要被考虑，这些内容将在下面详细介绍。
语音合成（Text To Speech，TTS）满足将文本转化成拟人化语音的需求，打通人机交互闭环。 提供多种音色选择，支持自定义音量、语速，让发音更自然、更专业、更符合场景需求。语音合成广泛应用于语音导航、有声读物、机器人、语音助手、自动新闻播报等场景，提升人机交互体验，提高语音类应用构建效率。
Spark 2.0相比老版本变化很大，已经发布了预览版本。原始的英文版databricks的博客：https://databricks.com/blog/2016/05/11/apache-spark
我们知道，java是一门面向对象编程语言，java中一切都是面向对象的（除了原始数据类型）。在java中函数(方法)是类/对象的一部分，不能单独存在。而其他一些函数式编程语言如C++、Javascript等语言，可以编写单独的函数并可以直接调用它们。
各位好，我是A哥(YourBatman)。上篇文章 整体介绍了世界上最好的JSON库 – Jackson，对它有了整体了解：知晓了它是个生态，其它的仅是个JSON库而已。
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。百度百科
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
多年前，我们在介绍 java8 新特性的时候，提到过作为 java8 一个亮点的新特性 -- streams api
上一篇文章中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍，包括：批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性，以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀，解决了之前流式计算引擎的痛点，非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域，阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性，正在积极将Flink部署在生产环境。Flink是当前大数据界冉冉升起的新星。比起Hadoop和Spark，精通Flink技术的人才相对较少，因此，掌握Flink技术对于转行或跳槽的朋友来说显得越发重要。
因为大家是来看东西的，所以暂且叫做官人吧（灵感来自于民间流传的四大名著之一《金瓶梅》）
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 系列文章汇总 jackson学习之一：基本信息 jackson学习之二：jackson-core jackson学习之三：常用API操作 jackson学习之四：WRAP_ROOT_VALUE（root对象） jackson学习之五：JsonInclude注解 jackson学习之六：常用类注解 jackson学习之七：常用Field注解 jackson学习
各位好，我是A哥(YourBatman)。上篇文章 整体介绍了世界上最好的JSON库 -- Jackson，对它有了整体了解：知晓了它是个生态，其它的仅是个JSON库而已。
核心中的功能都很底层，类似数据库访问，权限控制或者高级web功能在Vert.x ext（扩展）中提供。
gRPC 提供了四种主要的通信模式：单一请求-单一响应（Unary）、客户端流式、服务器流式和双向流式。每种模式都有不同的特点和适用场景。下面是对这四种通信模式的详细介绍以及它们的使用场景
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。
首先我们需要需要了解的一个概念是Apache Flink支持处理流式计算（stream）和批量计算（batch），但是在目前版本中这两种计算方式各自拥有自己独立的API，本系列文章只讨论流式计算（stream）。
如今的我们正生活在新一次的信息革命浪潮中，5G、物联网、智慧城市、工业4.0、新基建……等新名词层出不穷，唯一不变的就是变化！对于我们所学习的大数据来说更是这样：数据产生的越来越快、数据量越来越大，数据的来源越来越千变万化，数据中隐藏的价值规律更是越来越被重视！数字化时代的未来正在被我们创造！
作者 ｜ Olimpiu Pop 译者 ｜ 明知山 策划 ｜ 丁晓昀 1998 年出版的《设计模式——可复用面向对象软件的基础》有资格成为计算机科学的经典著作，大学仍然将它作为教材，并被奉为业界的最佳实践。在 Devoxx 的一场深度讨论中，Venkat Subramaniam 使用现代 Java 实现了迭代器、策略、装饰器或工厂方法模式，对原有的设计模式进行了一番调整。 在讨论的引言部分，Subramaniam 表示这本书的作者是软件开发的祖父，他们的设计模式是祖母的食谱——但即使你有了这些食
解决一个问题不只要搜寻最终的答案，寻找答案的过程同样也是重要的，善于思考与总结总归是好的。
作为一个心怀大教堂之愿景的搬砖码农，伴着一行代码一块砖的节奏，生产环境上 JDK 的版本从 1.4 逐步升级到 8。
2017年8月起，JCP执行委员将Java的发布频率改为每六个月一次，且每三年一个大的稳定版本。
dataframe与dataset统一，dataframe只是dataset[Row]的类型别名
在Flink批处理过程中不需要执行execute触发执行，在流式处理过程中需要执行env.execute触发程序执行。
Java 是当前非常流行的开发语言，很多 TiDB 用户的业务层都是使用 Java 开发的，本文将从 Java 数据库交互组件开发的角度出发，介绍各组件的推荐配置和推荐使用方式，希望能帮助 Java 开发者在使用 TiDB 时能更好的发挥数据库性能。
Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。和 Spark 类似，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户，都在尝试建立一个统一的平台以运行批量，流式，交互式，图处理，机器学习等应用。
要了解面java8，那就需要知道 函数式编程 了，一直以来面向对象编程是软件开发的主流模式，最近几年，由于在并发和事件驱动编程中的优势，函数式编程又变得重要起来。而Java8是在面向对象的基础上增加了对函数式编程的能力。
Kafka是一种高吞吐量的分布式流处理平台，它具有高可用、高吞吐量、速度快、易扩展等特性。本篇将介绍如何使用Spring Boot整合Kafka及使用Kafka实现简单的消息发送和消费，主要包括以下3部分内容：
在上一期，我们讲到，在kubernetes 1.5版本中，正式引入了CRI接口，使得kubernetes正式进入了兼容异构容器运行时引擎的时代。
Kafka在0.10版本推出了Stream API，提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/connectors/file_sink.html
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。
本课程专注于 XML 的流式 API（StAX），这是一种基于 Java 技术的流式、事件驱动、拉取解析的 API，用于读取和写入 XML 文档。StAX 使您能够创建快速、相对易于编程且具有轻量级内存占用的双向 XML 解析器。
jackson-core是三大核心模块之一，并且它是核心中的核心，它提供了对JSON数据的完整支持。 此模块提供了最具底层的Streaming JSON解析器/生成器，这组流式API属于Low-Level API，具有非常显著的特点：
在设计自动化接口 Cases 时，遵守的核心原则是3A（Arrange-> Actor ->Assert）原则;
BorderLayout 布局 将 Container 容器 分割成 5 个部分 , 分别是 :
在前一篇文章 从Reactive编程到“好莱坞” 中，谈到了响应式的一些概念，讲的有些发散。但仅仅还是停留在概念的层面，对于实战性的东西并没有涉及。所以大家看了后，或许还是有些不痛不痒。
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