flink1.8部署包ApacheFlink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
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
2025/1/8 14:33:35
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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。
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。
2024/11/9 17:09:41
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在很多真实应用中,数据以流的形式不断被收集得到.由于数据收集环境往往发生动态变化,流数据的分布也会随时间不断变化.传统的机器学习技术依赖于数据独立同分布假设,因而在这类分布变化的流数据学习问题上难以奏效.
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ApachePulsar是Apache软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。
2024/9/16 4:49:14
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注意事项：支持的32位浏览器有：IE6~IE11、Chrome8~Chrome42、Firefox3.5~Firefox52、Safari5.0.2+支持的64位浏览器有：IE6~IE11、Chrome8~Chrome42、Firefox3.5~Firefox40、Safari5.0.2+需要浏览器支持NPAPI。
要求Web控件位数与浏览器位数匹配，浏览器位数可以在任务管理器中看下打开demo.html的浏览器，确认下浏览器是否有*32，以此判断是32位还是64位调用预览一次则占用一次连接数，每个通道都有最大连接数，如果达到最大连接数则可能取不到码流数据。
要求Web控件位数与浏览器位数匹配，浏览器位数可以在任务管理器中看下打开demo.html的浏览器，确认下浏览器是否有*32，以此判断是32位还是64位调用预览一次则占用一次连接数，每个通道都有最大连接数，如果达到最大连接数则可能取不到码流数据。
2024/6/27 6:07:06
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《storm实时数据处理》通过丰富的实例，系统讲解Storm的基础知识和实时数据处理的最佳实践方法，内容涵盖Storm本地开发环境搭建、日志流数据处理、Trident、分布式远程过程调用、Topology在不同编程语言中的实现方法、Storm与Hadoop的集成方法、实时机器学习、持续交付和如何在AWS上部署Storm。
此外，Storm实时数据处理旨在围绕Storm技术促进DevOps实践，使读者能够开发Storm解决方案，同时可靠地交付有价值的产品。
此外，Storm实时数据处理旨在围绕Storm技术促进DevOps实践，使读者能够开发Storm解决方案，同时可靠地交付有价值的产品。
2024/3/3 20:37:54
42.04MB
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C#NAudio录音和播放音频文件-实时绘制音频波形图（从音频流数据获取，而非设备获取）（播放音频时可能没声音，把代码中Volume=0注释或修改值即可）
2024/1/20 14:30:40
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Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。
这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。
对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。
Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。
这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。
对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。
Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。
2023/12/17 16:48:40
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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。
2024-04-09 15:03
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