KSQL是一个用于Apachekafka的流式SQL引擎，KSQL降低了进入流处理的门槛，提供了一个简单的、完全交互式的SQL接口，用于处理Kafka的数据，可以让我们在流数据上持续执行SQL查询，KSQL支持广泛的强大的流处理操作，包括聚合、连接、窗口、会话等等。
    KSQL在内部使用Kafka的StreamsAPI，并且它们共享与Kafka流处理相同的核心抽象，KSQL有两个核心抽象，它们对应于到KafkaStreams中的两个核心抽象，让你可以处理kafka的topic数据。

Samza是由LinkedIn开源的一个分布式流处理系统。
近日，LinkedIn资深SREJonBringhurst发表了一篇博文，揭秘LinkedIn是如何利用Samza与Yarn、Kafka进行扩展的。
Samza是由LinkedIn开源的一个分布式流处理系统，与之配合使用的是开源分布式消息处理系统ApacheKafka。
很多人会将Samza与TwitterStorm相媲美。
近日，LinkedIn资深SRE（网站可靠性工程师）JonBringhurst发表了这篇博文，阐述LinkedIn是如何利用Samza与Yarn、Kafka进行扩展的。
ApacheSamza是一个开源框架，可以帮助开发者

第一章整体介绍 21.1什么是TableAPI和FlinkSQL 21.2需要引入的依赖 21.3两种planner（old&blink）的区别 4第二章API调用 52.1基本程序结构 52.2创建表环境 52.3在Catalog中注册表 72.3.1表（Table）的概念 72.3.2连接到文件系统（Csv格式） 72.3.3连接到Kafka 82.4表的查询 92.4.1TableAPI的调用 92.4.2SQL查询 102.5将DataStream转换成表 112.5.1代码表达 112.5.2数据类型与Tableschema的对应 122.6.创建临时视图（TemporaryView） 122.7.输出表 142.7.1输出到文件 142.7.2更新模式（UpdateMode） 152.7.3输出到Kafka 162.7.4输出到ElasticSearch 162.7.5输出到MySql 172.8将表转换成DataStream 182.9Query的解释和执行 201.优化查询计划 202.解释成DataStream或者DataSet程序 20第三章流处理中的特殊概念 203.1流处理和关系代数（表，及SQL）的区别 213.2动态表（DynamicTables） 213.3流式持续查询的过程 213.3.1将流转换成表（Table） 223.3.2持续查询（ContinuousQuery） 233.3.3将动态表转换成流 233.4时间特性 253.4.1处理时间（ProcessingTime） 253.4.2事件时间（EventTime） 27第四章窗口（Windows） 304.1分组窗口（GroupWindows） 304.1.1滚动窗口 314.1.2滑动窗口 324.1.3会话窗口 324.2OverWindows 331）无界的overwindow 332）有界的overwindow 344.3SQL中窗口的定义 344.3.1GroupWindows 344.3.2OverWindows 354.4代码练习（以分组滚动窗口为例） 36第五章函数（Functions） 385.1系统内置函数 385.2UDF 405.2.1注册用户自定义函数UDF 405.2.2标量函数（ScalarFunctions） 405.2.3表函数（TableFunctions） 425.2.4聚合函数（AggregateFunctions） 455.2.5表聚合函数（TableAggregateFunctions） 47

该软件是matlab编写的，可以用来进行数据的雨流处理，能对非典型谱段的数据进行雨流，并能处理错误数据。
程序中有中文注解，很容易看懂。

StructuredStreaming是一个可拓展，容错的，基于SparkSQL执行引擎的流处理引擎。
使用小量的静态数据模拟流处理。
伴随流数据的到来，SparkSQL引擎会逐渐连续处理数据并且更新结果到最终的Table中。
你可以在SparkSQL上引擎上使用DataSet/DataFrameAPI处理流数据的聚集，事件窗口，和流与批次的连接操作等。
最后StructuredStreaming系统快速，稳定，端到端的恰好一次保证，支持容错的处理。

流式计算主要针对unboundeddata（无界数据流）进行实时的计算，将计算结果快速的输出或者修正。
这部分将分为三个小节来介绍。
第一，介绍大数据系统发展史，包括初始的批处理到现在比较成熟的流计算；
第二，为大家简单对比下批处理和流处理的区别；
第三，介绍流式计算里面的关键问题，这是每个优秀的流式计算引擎所必须面临的问题。
上图是2003年到2018年大数据系统的发展史，看看是怎么一步步走到流式计算的。
2003年，Google的MapReduce横空出世，通过经典的Map&Reduce定义和系统容错等保障来方便处理各种大数据。
很快就到了Hadoop，被认为是开源版的MapReduce，带动了整个ap

(全套源码安装即用)本系统是一个完整的JSP应用项目，合适有初步JSP编程经验的朋友们提高和学习之用。
系统含全套源码，合适朋友们在此基础上举一反三结合实际开发出优秀的JSP应用系统。
学生毕业设计好教材!本系统是Web模式的办公自动化系统运行环境:Tomact+JDK编程模式：JSP+JavaBean+JavaServlet后台数据库：MS-Access系统主要功能简介：.信息中心.内部电子邮件.个人事务管理事务安排通讯录工作计划日程安排.工作流1.系统内置四类工作流处理1.发文2.收文3.普通办件4.月报5.会议发文：拟稿、审核、会签、签发、归档、发布收文：登记、传阅、审批、归挡、发布会议：作者中心审批模式月报：办理人中心审批模式普通办件：作者中心审批模式2.采用通用审批模块+工作流子模块架构有很强的扩展性3.用户可自定义工作流表单单/多人办理公文4.流程分三种模式：1.作者中心2.办理人中心3.定制流程5.用户可以根据需要自己定义新的工作流加入系统.内部论坛：发布话题、应答话题.新闻管理：文字新闻、图片新闻、媒体新闻(小电影、mp3等)、内部公文.人事管理：组织机构、员工管理、奖惩管理、培训管理.档案管理：归档公文、其它档案.系统管理1.用户管理2.部门管理3.类别管理4.模块管理5.流程表单配置6.流程配置7.系统在线帮助产品特点:1.基于免费环境开发jdk+Tomcat+Ms-Access2.客户端基于浏览器访问，产品模块化设计3.代码全开放，易于二次开发4.信息集中处理，操作简单5.支持Ireport、Html、txt报表系统6.完善系统权限设计操作权限和使用权限7.集成表单，灵活添加新表，移植容易系统结构：.三层结构设计程序逻辑结构分用户界面、业务逻辑处理和数据存储.面向对象设计.人性化设计软件产品介质：1.oa.rar2.oaclass.rar3.oalib.rar4.oadatabase.rar4.Web版办公自动化OA系统使用手册.doc5.web.xmlserver.xml需要者请联系:e_mail:fzlotuscn@yahoo.com.cnQQ:595563946

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C的新标准（C11/14）引入了许多强大易用的新特性新功能，从语言层面深刻地改变了C的开发范式。
Boost程序库由C标准委员会部分成员所设立的Boost社区开发并维护，它构造精巧、跨平台、开源并且完全免费，被称为“C‘准’标准库”，已广泛应用在实际软件开发中。
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本书基于C++标准和Boost程序库1.60版，深入探讨了其中的许多特性和高级组件，包括迭代器、函数对象、容器、流处理以及C语言中最复杂*威力的模板元编程和预处理元编程，具有较强的实用性，可协助读者深层次地理解掌握现代C的高级技术和Boost的内部实现机制及用法。
全书内容丰富、结构合理、概念清晰、讲解细致，是广大C程序员和爱好者的必备好书。
目录第0章导读1第1章全新的C语言7第2章模板元编程简介45第3章类型特征萃取55第4章实用工具75第5章迭代器117第6章区间163第7章函数对象185第8章指针容器199第9章侵入式容器251第10章多索引容器295第11章流处理343第12章泛型编程395第13章模板元编程415第14章预处理元编程453第15章现代C开发浅谈463

分享课程——基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户画像零碎，本课程基于真实的大型电商零碎场景下讲解的用户画像零碎，本零碎采用第四代计算引擎Flink，同时采用微服务架构SpringBoot+SpringCloud架构，前端采用Vue.js+Node.js架构，完全符合目前企业级的使用标准。

由于要做码流处理，最近把功能强大开源的wireshark当成了“捷径”，想从其中摘取解析引擎部分。
这就开始了全部源码的编译、分析过程。
大概用了两周，基本捋清了它的运行机制。
但到摘取代码的时候发现，难度好大，源文件众多，条件编译众多，依赖库众多。
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现将2周分析源码的“成果”贴出来（更多的是想与同样分析wireshark的网友一起探讨，经验分享），有不恰当及错误的地方，欢迎各位大神指正，如果能协助到其他人则是更好，现以流程图方式展现。
注意：此流程图是在指定抓取固定包数的模式下进行的（因为其源码条件抓包分为文件及包数的方式）。
命令格式如：./tshark-c200并且，流程图中未详尽列出从Frame到应用层协议（HTTP）解析的层层调用关系，这一步可以在相关应用层协议的解析器函数打上断点（例如HTTP：bdissect_tcp_http），gdb模式下直接bt，看栈信息即可。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。