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搜索关键字:流式    ( 1406个结果
第十二周学总结
一、其他容器 1.JPanel:默认流式布局管理器。 JPanel可以完成各种复杂的界面显示,可以加入任意组件,在直接将JPanel容器加入到JFrame容器中即可显示。 常用方法: 2.JSplitPane:主要功能是分割面板,可以将一个窗体分为两个窗体,可以使垂直排列,也可以是水平排列。 主要方 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-15 22:40:17    阅读次数:86
Apache Flink 任意 Jar 包上传致 RCE 漏洞复现
0x00 简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务。 0x01 漏洞概述 攻击者可直接在Apache Flink Dashboard页面中上传任意j ...
分类:编程语言   时间:2019-11-15 18:35:42    阅读次数:110
Java 8 Streams API 详解
流式编程作为Java 8的亮点之一,是继 之后对集合的再一次升级,可以说 几大特性中, 是作为Java 函数式的主角来设计的,夸张的说,有了 之后,万物皆可一行代码。 什么是Stream 被翻译为流,它的工作过程像将一瓶水导入有很多过滤阀的管道一样,水每经过一个过滤阀,便被操作一次,比如过滤,转换等 ...
分类:编程语言   时间:2019-11-14 11:25:00    阅读次数:73
事件时间(event time)与水印(watermark)
1. 事件时间和水印诞生的背景 在实际的流式计算中数据到来的顺序对计算结果的正确性有至关重要的影响 比如:某数据源中的某些数据由于某种原因(如:网络原因,外部存储自身原因)会有2秒的延时,也就是在实际时间的第1秒产生的数据有可能在第3秒中产生的数据之后到来。 假设在一个5秒的滚动窗口中,有一个Eve ...
分类:其他好文   时间:2019-11-13 14:44:46    阅读次数:94
margin/padding百分比值的计算
1、百分比介绍 一般元素的宽度用百分比值表示时,元素的总宽度包括外边距取决于父元素的width,这样可能得到“流式”页面,即元素的外边距会扩大或缩小以适应父元素的实际大小。如果对这个文档设置该样式,使其子元素使用百分数外边距,当用户修改浏览窗口的宽度时,外边距会随之扩大或缩小。 margin-rig ...
分类:其他好文   时间:2019-11-13 12:49:12    阅读次数:83
Kafka初识
1、概述 1.1、Apache Kafka是一个 分布式 流处理 平台; 2、Kafka适应于什么场景? 2.1、构造 实时 流数据管道,在 系统 或 应用之间 可靠地获取数据(相当于message queue) 2.2、构建 实时 流式应用程序,对这些流数据进行转换或者影响(流处理,Kafka t ...
分类:其他好文   时间:2019-11-12 09:13:21    阅读次数:84
流式布局和viewport
流式布局 百分比布局,非固定宽度,内容向两边填充,流动的布局。 viewport(视口) PC端的网页在手机端的浏览器显示是不会出现网页的,这是因为移动端的网页不是直接放在移动端的浏览器中,而是放在移动端的一个虚拟区域中,这个虚拟区域叫做viewport(视觉窗口,视口,视口的宽度一般默认比浏览器宽 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-11 09:18:06    阅读次数:54
Java中的File类
详情见: https://www.cnblogs.com/black-mcy/p/10060333.html 尽管java.io定义的大多数类是实行流式操作的,File类不是。它直接处理文件和文件系统。也就是说,File类没有指定信息怎样从文件读取或向文件存储;它描述了文件本身的属性。File对象用 ...
分类:编程语言   时间:2019-11-10 12:09:10    阅读次数:93
大数据运营之数据分析
数据分析过程包括:数据建模、大数据处理、告警与触发、报告等。从数据处理的实时性要求角度看,大数据分析可以分为批量和流式两种数据处理方式。批量处理主要适合于实时性要求不高的分析型应用,而流式处理主要适用于实时性要求高的在线分析应用。批量处理方式主要适用于大规模离线数据的分析处理,比如企业周期性统计报表,可以采样批量处理方式。对企业大规模历史生产经营数据进行批量处理,分析结果可以用于制定企业发展战略,
分类:其他好文   时间:2019-11-09 00:29:16    阅读次数:169
LinkedIn 定制 Kafka,互联网大厂是如何每天处理 7 万亿条消息
Apache Kafka 是 LinkedIn 基础设施的核心组件,最初是作为内部流式处理平台而诞生的,后来被开源出来,并得到了外部的广泛采用。虽然有很多公司和项目在使用 Kafka,但他们的数据规模很少能够达到 LinkedIn 这样。Kafka 被广泛地应用在 LinkedIn 的软件栈中,用于活动追踪、消息交换、指标收集,等等。LinkedIn 有 100 多个 Kafka 集群,其中包含了 4000 多个 broker,总共有 10 万多个 topic 和 700 万个分区。截止到目前,LinkedIn 的 Kafka 集群每天处理的消息数量超过了 7 万亿条。
分类:其他好文   时间:2019-11-09 00:24:55    阅读次数:134
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