新时代程序员必须掌握：lambda 表达式、链式编程、函数式接口、Stream 流式计算 为什么要使用流式计算? 大数据: 存储＋计算 集合、MySQL本质就是存储东西的; 计算都应该交给流来操作! 现在通过下面的题来了解链式编程。 /** * 题目要求:现在有5个用户!筛选; * 1、ID 必须是偶数 *
目录 流式存储音视频实时流式协议RTSP 交互式音视频（以IP电话为例） 目前互联网提供的音视频服务可分为三种类型： 流式存储音视频 将已录制好的音视频文件存储在服务器上，用户边下载文件边播放流式实况音视频 音视频由发送方边录制边发送，是一对多的通信交互式音视频 用户与其
BroadcastHashJoinExecShuffledHashJoinExecSortMergeJoinExec StreamedTable与BuildTable(BufferedTable) SparkSql将join的两张表按流式表(StreamedTable)和构建表(BuildTable/BufferedTable)区分。尽管join实现可能不同，但通常而言，构建表被作为查找表数据结构，流式表作为顺
Node.js 是异步的、事件驱动的、非阻塞的和单线程的，使得它成为开发下面应用程序的完美候选：实时应用程序，如聊天和提供实时更新的应用程序将视频或其他多媒体内容流式传输给大量观众的流式应用程序其他 I/O 密集型应用程序，如协作平台遵循微服务架构的网络后端然而，Node.js 的特性使得
流的世界，有点乱，群雄逐鹿，流实在太多，看完这个马上又冒出一个，也不知哪个才是真正的牛，据说Flink是位重量级选手，能流计算，还能批处理，和其他伙伴关系也融洽的很，与HDFS/File/SQL/MQ往来都不在话下，今天我们就来实战一把。 环境：Idea2019.03/Gradle6.0.1/JDK11.0.4/Lambda/RHEL8.0/VMWare15.5
大规模数据处理的演化历程大数据如果从 Google 对外发布 MapReduce 论文算起，已经前后跨越十五年，我打算在本文和你蜻蜓点水般一起浏览下大数据的发展史，我们从最开始 MapReduce 计算模型开始，一路走马观花看看大数据这十五年关键发展变化，同时也顺便会讲解流式处理这个领域是如何发展到
在这篇文章中，我们将讨论流式处理所面临的挑战、Keystone 的设计原则、思维模式、架构总览、我们的愿景以及 Keystone 为 Netflix 所带来的核心价值。单个流式作业：通过平台管理这些作业：流式处理的挑战1. 伸缩Netflix 为来自 190 多个国家的 1.3 亿用户提供服务。流式处理平台每天处
生于 LinkedInApache Samza 于 2013 年在 LinkedIn 诞生，并于 2014 年成为 Apache 的顶级项目。现在，LinkedIn 有 3000 多个应用程序在使用它，用它来进行异常检测、欺诈检测、监控性能、通知、实时分析，等等。如果你对这个领域有一定了解的话，那么你该知道，Apache Kafka 是另一个主要的实
度数据工厂最原先用 Hive 引擎，进行离线批量数据分析和 PB 级别的查询，处理一些核心报表数据。但是在我们推广过程中发现，用户其实还是有复杂分析、实时处理、数据挖掘的请求，我们在 Spark1.0 推出的时候，就开始跟进 Spark。在 Spark1.6 时彻底在团队中推广起来，当时是 Spark Streaming
度数据工厂最原先用 Hive 引擎，进行离线批量数据分析和 PB 级别的查询，处理一些核心报表数据。但是在我们推广过程中发现，用户其实还是有复杂分析、实时处理、数据挖掘的请求，我们在 Spark1.0 推出的时候，就开始跟进 Spark。在 Spark1.6 时彻底在团队中推广起来，当时是 Spark Streaming
目录 流式处理 服务端流式 客户端流式 双向流式 发布订阅服务 pubsub原理 代码实现 gRPC代码 服务端代码 订阅端代码 发布端代码 流式处理 所谓流式处理，就是客户端和服务端一方可以源源不断地发送请求，另一方按照发送顺序依次处理请求。流式 RPC 分为三种，分别是服务端流式、客户
1、数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析，那么数据最新日期距今晚个一两周、甚至一两个月都没什么关系。 如果我们
流媒体又叫做流式媒体，它是指商家用一个视频传送服务器把节目当成数据包发出，传送到网络上。用户通过解压设备对这些数据进行解压后，节目就会像发送前那先显示出来。 这个过程的一系列相关的包称为“流”。流媒体实际指的是一种新的媒体传送方式，而非一种新的媒体。
流式编程是1.8中的新特性，基于常用的四种函数式接口以及Lambda表达式对集合类数据进行类似流水线一般的操作 流式编程分为大概三个步骤：获取流 → 操作流 → 返回操作结果 流的获取方式 这里先了解获取流的常用的两种方式，后面在进行流的操作 集合中获取流 众所周知Java中所有的集
Emby for Mac(多媒体影音库)将您所有的个人媒体集中到一个地方从未如此简单！emby版将您的个人视频，音乐和照片组合在一起，并将它们流式传输到您的设备。 Emby for Mac功能介绍 易于使用 Emby Connect可让您出门在外轻松享受个人媒体。不再为IP地址烦恼。只需登录即可玩。 电视
1.1 HLOD System简介 首先，HLOD System主要的目标是为了减少Draw Call。然后，进行更多的Batch批处理，从而大大提高渲染性能，减少面数和纹理，这样我们相应地节省了内存，并提升了加载时间。 HLOD System只针对当前所在的地方进行加载，它会流式加载网格和纹理，在后台
流式布局 定义 流式布局是使用百分比设置宽高的布局，随着设备屏幕的改变，容器的宽高、位置地变化。 css可以使用百分比来指定的属性: width、height、padding、margin 注意：百分比是指该容器的宽高是其父容器的百分之几。 max-XXX 和 min-XXX 属性 通常盒子使用百分比来设置宽度
基于 Flink 的实时数仓生产实践 Flink 社区 Flink 中文社区 数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环，也是大规模数据应用中必然面临的挑战。在智能商业中，数据的结果代表了用户反馈、获取数据的及时性尤为重要。快速获取数据反馈能够帮助公司更快地做出决策，更好地进行产品迭代
问题描述 个人当前实现的声波通讯程序原理是：采用两个不同频率的声波表示0和1，按照所需传输数据的二进制编码生成一段声波进行播放，音频接收端使用快速傅里叶算法解析采集到的音频数据，通过解析出的两个特定频率的排列顺序还原出二进制数据。问题：音频频率并不是一个sample的音频
流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用每次从迭代器取一条查询结果。流式查询的好处是能够降低内存使用。如果没有流式查询，我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时，就不得不分页查询，而分页查询效率取决于表设计，如果设计的不好，就无法执行高
背景 前面文章分享了如何安装kuiper和kuiper-manager，本篇文章通过一个完整的例子来演示kuiper的一个比较完整的流式计算。 下图仍旧使用了kuiper官网文档中的图，我在里面稍微加了一些注释： 流式计算创建操作过程 kuiper的流式计算创建于操作分为如下几个步骤： 使用命令行/rest/
相信大家在平常写代码的时候会碰到一个问题就是需要对时间进行分类统计，我们来看看怎么做呢 对集合对象进行处理 下面这个是一个集合对象，我们需要对这个集合对象进行处理 QueryWrapper<OrderInfo> wrapper3=new QueryWrapper<>(); wrapper3.in("goods_ids",goodsIds).ge("pur
Stream流式计算 什么是Stream流式计算 数据处理中不可缺少的两部分：存储 + 计算 集合、MySQL本质就是存储数据的，计算都应该交给流来操作！ package com.kuang.stream; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; @Data @NoArgsCon
6. 杂项说明 6.1. warp级原语 warp作为执行的原始单元（自然位于线程和块之间），重要性对CUDA程序员显而易见。从SM 1.x开始，NVIDIA开始添加专门针对thread的指令。 Vote CUDA体系结构是32位的，并且warp由32个线程组成，这些线程与评估条件，向warp中的每个线程广播1位结果，指令能完整匹配。VO
GPU编程和流式多处理器（五） 4. 条件代码 硬件实现了“条件代码”或CC寄存器，其中包含用于整数比较的常用4位状态向量（符号，进位，零，溢出）。可以使用比较指令（例如ISET）来设置这些CC寄存器，并且它们可以通过谓词或发散来指导执行流程。预测允许（或禁止）在warp内基于每个线程执行指令，而分歧则是较
