流就是一个对象。所在的包java.io.*，Java I/O系统负责处理程序的输入和输出，java.io包它对各种常见的输入流和输出流进行了抽象。
I input 输入流 read 读取数据 O output 输出流 write 写入数据
关于同步、阻塞的知识我之前的文章有介绍，所以关于流用到这些概念与之前多线程用的概念一样。 下面具体来看看java中的几种流 IO/BIO BIO就是指IO，即传统的Blocking IO,即同步并阻塞的IO。这也是jdk1.4之前的唯一选择，依赖于ServerSocket实现，即一个请求对应一个线程，如果线程数不够连接则会等待空余线程或者拒绝连接。所以用这种方式，在高并发情况下效率是很低的，也不可靠，一般只应用于连接数比较小且固定架构的应用，但api也比较容易使用。 NIO 新的IO,即New IO或
前言 这是一个 JAVA 开发的订单后台应用（没错！就是那个让无数大学生痛不欲生的订单后台系统），结合 Serverless 这一无服务器思想，尝试通过云函数 + API 网关 + 云数据库的组合来部署 Springboot 的成功之作。 该应用提供了完整的用户登录验证、接口数据验证、订单流 (CRUD) 等强大的功能，而且在本地开发调试时也能模拟 API 网关调用云函数（本地 Java 开发云端部署不是问题），还兼容了云消息队列 CMQ 的调用，以便后续开发引入云中间件。 同时，这种部署方式也能让其他的
本文主要学习字节缓冲流使用BufferedInputStream和BufferedOutputStream这两个流的用法来实现文本拷贝、字符流、Reader类、Writer类这些的用法。接下来小编带大家一起来学习这些用法！
随着互联网的使用人数越来越多，产生的数据也越来越多。根据数据我们可以分析出很多有用的信息。这也就是当前为什么大数据这么火的行为。
大数据技术中常见的大数据实时计算引擎有Spark、Storm、Flink等，目前有很多公司已经将计算任务从旧系统 Storm 迁移到 Flink。
协议相当于相互通信的程序间达成的一种约定，它规定了分组报文的结构、交换方式、包含的意义以及怎样对报文所包含的信息进行解析，TCP/IP协议族有IP协议、TCP协议和UDP协议。现在TCP/IP协议族中的主要socket类型为流套接字（使用TCP协议）和数据报套接字（使用UDP协议）。
在流处理之前，数据通常存储在数据库，文件系统或其他形式的存储系统中。应用程序根据需要查询数据或计算数据。这就是传统的静态数据处理架构。Hadoop 采用 HDFS 进行数据存储，采用 MapReduce 进行数据查询或分析，这就是典型的静态数据处理架构。
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
1.什么是SQL Stream Builder Cloudera Streaming Analytics(CSA)提供了一个易于使用的交互式SQL Stream Builder(SSB)作为服务，用于通过 SQL创建对数据流的查询。 SQL Stream Builder (SSB)是一个功能全面的交互式UI工具，可以使用SQL创建有状态的流处理作业。通过使用 SQL，您可以简单轻松地声明过滤、聚合、路由和以其他方式改变数据流的表达式。SSB 是一个作业管理接口，可用于在流上编写和运行 SQL，以及为结果创
一、什么是IO流？ 流是一组有顺序的，有起点和终点的字节集合，是对数据传输的总称或抽象。即数据在两设备间的传输称为流。流的本质是数据传输，根据数据传输特性将流抽象为各种类，方便更直观的进行数据操作。IO流的分类：根据处理数据类型的不同分为：字符流和字节流；根据数据流向不同分为：输入流和输出流。 IO流基类 InputStream 输入流基类 read OutputStream 输出流基类 write 1.IO流分类 1.1流向分类： 输入输出 1.2文件操作处
最近两年，大数据这个词非常火，以大数据为基础和核心的人工智能也以迅雷不掩耳之势蔓延到各个领域，无人驾驶，无人超市，智慧城市等等。毫无疑问，火爆的大数据已然成为当今互联网世界中的新宠儿，创造着巨大的商业价值，是当今互联网巨头的必争之地。
在Spark框架当中，早期的设计由Spark Streaming来负责实现流计算，但是随着现实需求的发展变化，Spark streaming的局限也显露了出来，于是Spark团队又设计了Spark Structured Streaming。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲，Spark Structured Streaming特性。
TCP（传输控制协议）是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的通信协议，数据在传输前要建立连接，传输完毕后还要断开连接。TCP 协议提供的是点对点的通信，每条 TCP 连接由两端的套接字唯一确定。可以理解为 TCP 连接两端的套接字来连起来就形成了管道，管道的两端或者说管道的端口就是 Socket 套接字。
因为涉及到一个分页查询，所以service层的代码较为复杂，当时详细编写并讲解过其代码实现，在此不再赘述。
诸如此类的需求若采用硬编码实现，则迭代成本相当高，每次改动都需要进行开发、测试、部署。同时业务规则的频繁变更会导致代码的开发和维护成本大大提高。
1 压缩 一般来说，计算机处理的数据都存在一些冗余度，同时数据中间，尤其是相邻数据间存在着相关性，所以可以通过一些有别于原始编码的特殊编码方式来保存数据， 使数据占用的存储空间比较小，这个过程一般叫压缩。和压缩对应的概念是解压缩，就是将被压缩的数据从特殊编码方式还原为原始数据的过程。 压缩广泛应用于海量数据处理中，对数据文件进行压缩，可以有效减少存储文件所需的空间，并加快数据在网络上或者到磁盘上的传输速度。在Hadoop中，压缩应用于文件存储、Map阶段到Reduce阶段的数据交换（需要打开相关的选项）等情
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators/joining.html
Java web开发，是用Java技术来解决相关web互联网领域的技术总和。web包括：web服务器和web客户端两部分。Java在客户端的应用有java applet，不过使用得很少，Java在服务器端的应用非常的丰富，比如Servlet，JSP和第三方框架等等。Java技术对Web领域的发展注入了强大的动力。
基于FPGA的均值滤波（三） 之二维求和模块 在实现了窗口内一维行方向上的求和操作，现在要得到整个窗口内的像素之和，还必须将每一行的计算结果再叠加起来。但是每一行的计算结果就不可以使用上面的增量更新的
在输出数据时，内存中的特定数据排成一个序列，依次输出到文件中，这个数据序列就像流水一样源源不断地“流”到文件中，因此该数据序列称为输出流。同样，把文件中的数据输入到内存中时，这个数据序列就像流水一样“流”到内存中，因此把该数据序列称为输入流。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说TMDS协议,希望能够帮助大家进步!!!
比如ByteArrayInputStream和ByteArrayOutputStream 接下来我们还会详细的介绍到
众多客户的打磨，已使其成为成熟的“平台型”OA。 不仅功能丰富，而且自带零代码搭建平台及快速开发平台，二次开发更快更方便。
枚举类型对于 Java 程序员来说不会陌生，它是列举常量成员的非常好用的工具。在 rust 中也同样如此，并且在 rust 中，枚举类型比其他语言中更为常用，尤其是 Option、Result 等语言自身定义的枚举类型，为 rust 本身添加了非常强大而独特的语法特性。
很久之前，xjjdog就有一篇文章，详细分析了为什么不要随便使用并行流，因为里面坑多肉少，还隐藏了很多不为人知的超级恶心的小秘密。
Java8出来已经4年,但还是有很多人用上了jdk8,但并没用到里面的新东西,那不就等于没用?jdk8有许多的新特性,详细可看下面脑图 我只讲两个最重要的特性Lambda和Stram,配合起来用可以极
常用的一类低级流的实现类，用来来接文件 对文件进行读写操作（功能上与RAF一致，但都有各自的优缺点）
实际上就是在struts中获取response对象的输出流。然后写入你要返回的json数据，本质和用servlet返回json数据是一样的，需要自己导入json的jar包。不做详细介绍。
Cloudera的流分析中除了包括Flink，还包括SQL Stream Builder创建对数据流的连续查询。我们在该系列的第一部分介绍了《Cloudera中的流分析概览》，今天我们来快速浏览一下SQL Stream Builder的概览。
以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。
作者简介 陈清渠，毕业于武汉大学，多年软件及互联网行业开发经验。14年加入携程，先后负责了订单查询服务重构，实时用户行为服务搭建等项目的架构和研发工作，目前负责携程技术中心基础业务研发部订单中心团队。 携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统），动态广告，用户画像，浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题，包括：1）数据覆盖不全；2）数据输出没有统一格式，对众多使用方提高了接入成本；3）日志处
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题，包括：1）数据覆盖不全；2）数据输出没有统一格式，对众多使用方提高了接入成本；3）日志处理模块是web service，比较难支持多种数据处理策略和实现方便扩容应对流量洪峰的需求等。 而近几年旅游市场高速增长，数据量越来越大，并且会持续快速增长。有越来越多的使用需求，对系统的实时性，稳定性也提出了更高的要求。总的来说，当前需求对系统的实时性/可用性/性能/扩展性方面都有很高的要求。 一、架构 这样的背景下，我们按照如下结构重新设计了系统：
（1）Topologies 拓扑 解释： 拓扑类似一个集装箱，所有的货物都会存储在集装箱里面最后被托运走，storm里面所有的代码和文件最终会被打包在一个拓扑中，然后提交在storm集群中运行，类似于Hadoop中的一个MapReduce的作业，最大的区别在于MapReduce最终会主动停止，Storm的Topologies不会主动停止，除非你强制kill掉它 相关拓展： TopologyBuilder ： Java里面构造Topology工具类 生产模式 Config conf = new Con
文章目录 1. BufferedReader和BufferedWriter 1.1. BufferedReader 1.1.1. 构造函数 1.1.1.1. 实例 1.1.2. 常用方法 1.1.2.1. 实例 1.2. BufferedWriter 1.2.1. 构造函数 1.2.2. 常用函数 1.2.3. 实例 1.3. 综合实例 1.4. 参考文章 BufferedReader和BufferedWriter 这两个类是高效率的提高文件的读取速度，它们为字符输入和输出提供了一个缓冲区，可以显著
前面的文章中我们为大家介绍了移动应用安全检测的测试依据、测试方法、和测试内容，本文我们着重分享App安全加固的相关内容。
程序是从上到下顺序执行的，同时可以通过一些控制语句来改变执行的路线，受控制语句影响下，程序最终的执行路线就是控制流。
Scanner类输入时，虽然方式很简单，但是输入实在太慢了，经常遇到大的数据量时候就超时。（你觉得数据有点多时就用快速输入即可）
我们花了很多时间来思考流处理。更酷的是：我们也花了很多时间帮助其他人思考流处理以及如何使用流应用解决他们的数据问题。这个过程的第一步是纠正对现代流处理的误解（作为一个快速变化的领域，这里有很多误见值得我们思考）。在这篇文章中，我们选择了其中的 6 个进行讲解，由于 Apache Flink 是我们最熟悉的开源流处理框架，所以我们会基于 Flink 来讲解这些例子。
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。
SELECT 用于从 DataSet/DataStream 中选择数据，用于筛选出某些列。
自从函数式编程和响应式编程逐渐进入到程序员的生活之后，map函数作为其中一个重要算子也为大家所熟知，无论是前端web开发，手机开发还是后端服务器开发，都很难逃过它的手心。而在大数据领域中又往往可以见到另外一个算子mapPartition的身影。在性能调优中，经常会被建议尽量用 mappartition 操作去替代 map 操作。本文将从Flink源码和示例入手，为大家解析为什么mapPartition比map更高效。
我们在思考流处理问题上花了很多时间，更酷的是，我们也花了很多时间帮助其他人认识流处理，以及如何在他们的组织里应用流处理来解决数据问题。
在当前的互联网用户，设备，服务等激增的时代下，其产生的数据量已不可同日而语了。各种业务场景都会有着大量的数据产生，如何对这些数据进行有效地处理是很多企业需要考虑的问题。以往我们所熟知的Map Reduce，Storm，Spark等框架可能在某些场景下已经没法完全地满足用户的需求，或者是实现需求所付出的代价，无论是代码量或者架构的复杂程度可能都没法满足预期的需求。新场景的出现催产出新的技术，Flink即为实时流的处理提供了新的选择。Apache Flink就是近些年来在社区中比较活跃的分布式处理框架，加上阿里在中国的推广，相信它在未来的竞争中会更具优势。Flink的产生背景不过多介绍，感兴趣的可以Google一下。Flink相对简单的编程模型加上其高吞吐、低延迟、高性能以及支持exactly-once语义的特性，让它在工业生产中较为出众。相信正如很多博客资料等写的那样"Flink将会成为企业内部主流的数据处理框架，最终成为下一代大数据处理标准。"
数据有效性需可以一定程度上限制用户随意地输入内容，但其内容的保护性太脆弱，但用户使用复制粘贴，从别处引用内容过来时，就完成失效了，整个单元格的有效性变成从源单元格的设置。
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