Streams

java8 新特性 Java8 主要包括的新特性有： 函数式接口 如果一个接口只有一个抽象方法，那么该接口就成为一个函数式接口。同时java还配套引入@FunctionalInterface注解， 该注解主要式用于强制表示一个接口必须是一个函数式接口，但是不是必须的。 @FunctionalInterface public interface DemoFuncInterface1 { void apply(); } public interface DemoFuncInterface2 { void apply(); } public interface DemoFuncInterface3 { void apply(); void apply2(); } public interface DemoFuncInterface4 { default void apply() {}; } 上面4个例子中DemoFuncInterface1、DemoFuncInterface2都是 函数式接口。但是第三个、第四个都不是，而且将@FunctionalInterface标记 在第三、第四个上编译都会报错。 使用函数式接口demo： public class testDemo{ public void testFunc(DemoFuncInterface demoFuncInterface ,

Kafka 构建实时数据管线，和流式应用。 水平扩展、容错、奇快无比。 Kafka® is used for building real-time data pipelines and streaming apps. It is horizontally scalable, fault-tolerant, wicked fast, and runs in production in thousands of companies. 分布式流处理平台。 Apache Kafka® is a distributed streaming platform . What exactly does that mean? 流处理平台三大能力： - 对记录流的发布订阅 - 存储记录流，以容错和持久形式 - 处理记录流 A streaming platform has three key capabilities: Publish and subscribe to streams of records, similar to a message queue or enterprise messaging system. Store streams of records in a fault-tolerant durable way. Process streams of records as

来源：codeceo codeceo.com/article/java-8-top-tips.html 我使用Java 8编码已经有些年头，既用于新的应用程序，也用来迁移现有的应用，感觉是时候写一些我发现的非常有用的“最佳实践”。 我个人并不喜欢“最佳实践”这个说法，因为它意味着“一刀切”的解决方案，而编码不可能是这样的工作方式——我们需要亲自去发现什么样的解决方案才是有效的。 但是我发现了一些Java 8代码中可以帮助我们的一些选择，让我们一起来看看吧。 1.Optional Optional是一个严重被低估的功能，并且有潜力删除很多困扰我们的NullPointerExceptions。这在代码边界中（要么是正在使用的API，要么是正在暴露的API）特别有用，因为它允许你和你的调用代码来推理所期待的东西。 然而，不加思考和设计就应用Optional可能会导致影响大量的类，并可能导致可读性更差。下面是一些关于如何高效使用Optional的技巧。 Optional应该只用于返回类型 ……不是参数，也不是字段。幸运的是，IntelliJ IDEA的让你打开检查来查看是是否遵循这些建议。 Optional值应在遇到它们的地方中处理。IntelliJ IDEA的建议会防止代码Optional泄漏，所以请记得在你发现Optional的地方处理它，迅速采取行动。 不应该简单调用get()

对于在不同 Unix 系统之间移植程序，最重要的事情就是确定新系统的一些编译时、运行时固定或不固定的限制值了。例如文件路径最大长度 PATH_MAX、进程最大可打开文件句柄数 OPEN_MAX、用户可加入的附加用户组最大数量 NGROUPS_MAX、进程命令行参数最大字节数 ARG_MAX、内存页大小 PAGESIZE、线程栈大小默认值 STACKSIZE、临时文件最大数量 TMP_MAX 等等。甚至有些系统特征也可以通过查询来提前确定，例如是否支持读写锁、是否支持异步 IO、是否支持实时信号等等，这样程序就可以根据系统提供的能力来选择不同的接口去实现同样的功能。 回头来看 apue 第二章有关系统限制与选项这一块的内容，由于掺杂了 UNIX 标准化的内容，显得很没有条理，例如将各种限制按标准划分为： ISO C 编译时限制 （头文件常量） POSIX 不变的最小值 （声明遵循 POSIX 的系统必需支持到至少这么多，不能再小了） 不变值 （SSIZE_MAX） 运行时可增加的值 运行时不变的值 路径名可变值 XSI 不变的最小值 （同上） 数值限制 运行时不变值 看得人一头雾水，其实如果抛开标准，单按限制的性质来分，就比较简单啦： 编译时限制 （通过头文件常量） 运行时限制 不与文件系统相关部分（通过 sysconf） 与文件系统相关部分（通过 pathconf） 也就是说

Ververica was founded by the original creators of Apache Flink®, and we’ve spent a long time solving problems in the stream processing space. In this introductory write-up, we’ll provide our perspective on stream processing and where Apache Flink fits in. Stream processing is the processing of data in motion , or in other words, computing on data directly as it is produced or received. The majority of data are born as continuous streams: sensor events, user activity on a website, financial trades, and so on – all these data are created as a series of events over time. Before stream processing,

有这样的情况，上游传递到下游的数据需要进行处理，然而上游推送的速度又很快，下游由于资源等原因来不及处理；如果这时还是通过不限制上游速度的方式推送数据，就会出问题，因此Reactive Streams有两一种处理方式，就是通过request的机制向上游传递信号，并指定接收数量；通过这种方法将 push 模型转化为 push-pull hybrid ，这就是backpressure的用法。 通过编写Subscriber实现backpressure 下面介绍backpressure比较原始的写法，通过构建Subscriber控制request的大小： @Test public void rawBackPressure ( ) { Flux < String > flux = Flux . range ( 1 , 10 ) . map ( i - > String . valueOf ( i ) ) . log ( ) ; flux . subscribe ( new Subscriber < String > ( ) { private int count = 0 ; private Subscription subscription ; private int requestCount = 2 ; @Override public void onSubscribe (

 根据最新的统计显示，仅在过去的两年中，当今世界上90％的数据都是在新产生的，每天创建2.5万亿字节的数据，并且随着新设备，传感器和技术的出现，数据增长速度可能会进一步加快。 从技术上讲，这意味着我们的大数据处理将变得更加复杂且更具挑战性。而且，许多用例（例如，移动应用广告，欺诈检测，出租车预订，病人监护等）都需要在数据到达时进行实时数据处理，以便做出快速可行的决策。这就是为什么分布式流处理在大数据世界中变得非常流行的原因。 如今，有许多可用的开源流框架。有趣的是，几乎所有它们都是相当新的，仅在最近几年才开发出来。因此，对于新手来说，很容易混淆流框架之间的理解和区分。在本文中，我将首先大致讨论流处理的类型和方面，然后比较最受欢迎的开源流框架：Flink，SparkStreaming，Storm，KafkaStream。我将尝试（简要地）解释它们的工作原理，它们的用例，优势，局限性，异同。 ## **什么是流/流处理：** 流处理的最优雅的定义是：一种数据处理引擎，其设计时考虑了无限的数据集。 与批处理不同，批处理以工作中的开始和结束为界，而工作是在处理有限数据之后完成的，而流处理则是指连续不断地处理天

课程说明 第五节中我们已经完成了应用v1.0规划中的功能，从本课程开始我们进入v1.5规划中的内容，本课程涉及到主要的新知识点有： 实现主-从关系 关联值列表参数 联动关联值列表 课程内容 01 数据模型 我们规划的v1.5版本在v1.0基础上增加了数据流和功能点，下面是更新后的业务对象设计。 02 创建选项集 首先定义好在业务对象属性中需要引用的选项集 数据流类型、数据类型、数据传输类型、地理位置类型： 03 创建业务对象 进入应用设计器创建如下两个业务对象，并定义业务对象的属性： 为了方便展示，在此按照属性类型定义来列出： ▍ 3.1 定义文本组件（未列出的属性采用默认值） ▍ 3.2 定义长文本组件（未列出的属性采用默认值） ▍ 3.3 定义整数组件（未列出的属性采用默认值） ▍ 3.4 定义单选组件（未列出的属性采用默认值） ▍ 3.5 定义关联关系（未列出的属性采用默认值） ▍ 3.6 定义关联值列表 在业务对象 数据流 中创建关联值列表： 数据流 1. 在 编辑关联值列表 窗口中，切换到 数据源 视图； 2. 在参数定义区域点击 新增 链接添加一个参数： 参数名称：belongProduct 类型：String 3. 增加一个查询过滤条件： 字段名称：所属产品 关系：等于 值类型：变量或属性 值：belongProduct 变量 4. 切换到 页面设计 视图，从右侧

早在本月12日，微软官方的 .NET Blog 发布了一篇名为《 Building C# 8.0 》的文章，介绍了很多C# 8.0的新特性。不过本文主要讨论的并不是C# 8.0的新特性，而是存在于这篇文章中的一段文字： Most of the C# 8.0 language features will run on any version of .NET. However, a few of them have platform dependencies. Async streams, indexers and ranges all rely on new framework types that will be part of .NET Standard 2.1. As Immo describes in his post Announcing .NET Standard 2.1 , .NET Core 3.0 as well as Xamarin, Unity and Mono will all implement .NET Standard 2.1, but .NET Framework 4.8 will not. This means that the types required to use these features won’t be available when

Java并没有衰落.大家对它的认识才刚刚开始 很高兴能在此给大家分享Java8的新特性。这篇文章将一步一步带你了解Java8的所有新特性。我将通过简单的实例代码向大家展示接口中默认方法，lambda 表达式,方法引用,重复注解的使用. 看过这篇文章之后你将了解流、函数、接口、map扩展、日期中的新变化.不废话，放码过来! Default Methods for Interfaces(接口中的默认方法) Java 8准许我们在接口中增加一个通过default关键字修饰的非抽象的方法. 这个特性被我们称为扩展方法. 下面举例说明: interface Formula { double calculate(int a); default double sqrt(int a) { return Math.sqrt(a); } } 接口Formula 中除了抽象方法calculate 其中还定义了非抽象方法sqrt. 实现类里面继承了抽象方法calculate. 而默认方法可以直接调用. Formula formula = new Formula() { @Override public double calculate(int a) { return sqrt(a * 100); } }; formula.calculate(100); // 100.0 formula.sqrt(16);