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原创 Flink教程(1)-集群安装与部署
Flink教程。Flink集群安装部署。Flink 是一个同时具备流数据处理和批数据处理的分布式计算框架。Flink代码主要是由 Java 实现，部分代码由 Scala实现。Flink既可以处理有界的批量数据集、也可以处理无界的实时数据集。就业界的使用情况而言，Flink处理的主要场景是流式数据。Flink不同于Spark、Hadoop， Flink称得上是一款真正的流、批统一的大数据计算框架。
2020-11-01 12:17:21
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原创 Kafka教程(安装/配置/开发/面试题)
kafka教程,Kafka面试题,Springboot Kafka。kafka实战最初是由Linkedin公司基于Scala和 Java语言开发的分布式消息发布-订阅系统，现已捐献给Apache软件基金会。Kafka 最被广为人知的是作为一个消息队列系统存在，而事实上kafka已然成为一个流行的分布式流处理平台。其具有高吞吐、低延迟的特性，许多大数据处理系统比如storm、spark、flink等都能很好地与之集成。本文详细介绍了Kafka的实战知识。
2020-09-24 11:33:04
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原创 Flink教程
Flink教程。Flink 是一个同时具备流数据处理和批数据处理的分布式计算框架。flink代码主要是由 Java 实现，部分代码由 Scala实现。Flink既可以处理有界的批量数据集、也可以处理无界的实时数据集。就业界的使用情况而言，Flink处理的主要场景是流式数据。事实上批数据可以看作流数据的一个极限特例。Flink不同于Spark、Hadoop， Flink称得上是一款真正的流、批统一的大数据计算框架。
2020-02-22 15:48:46
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原创 Mybatis教程(实战看这一篇就够了)
Mybatis教程。Mybatis实战详细教程。Mybatis是一款优秀的持久层框架。其封装了JDBC操作， 免去了开发人员编写JDBC 代码以及设置参数和获取结果集的重复性工作。通过编写简单的 XML 或Java注解即可映射数据库CRUD操作。本专栏从原始的JDBC谈起，深入浅出讲解Mybatis实战技能。
2019-12-26 21:23:48
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原创 SpringCloud详细教程(上)
SpringCloud详细教程,SpringCloud详细教程。SpringCloud是一系列框架的有序集合。如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，都可以用SpringBoot的开发风格做到一键启动和部署。本文主要介绍了SpringCloud的核心组件以及如何基于SpringCloud构建微服务。
2019-12-26 10:53:36
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原创 SpringCloud详细教程(下)
SpringCloud详细教程，springcloud完全教程。Springcloud微服务教程（上）的姊妹篇:介绍了其它SpringCloud组件。
2019-12-26 10:52:59
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原创 RabbitMQ教程(安装与使用详解,Spring集成)
RabbitMQ教程，面试题。消息队列(MQ)，本质是个队列，队列中存放的内容是message。MQ用于不同进程Process/线程Thread之间通信。本文介绍RabbitMQ的使用。RabbitMQ实战教程。
2019-12-26 10:51:15
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原创 Docker教程(Docker实战)
Docker教程详解。Docker快速入门教程。Docker是一个开源的应用容器引擎，我们可以打包应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux服务器上，实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
2019-01-08 21:25:25
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原创 Redis教程(全面实战教程)
redis教程。本文主要介绍redis缓存，从基础概念谈起，到实战应用。包括缓存的概念、redis基本操作、spring集成redis、springboot集成redis。redis分布式锁。
2018-07-29 00:17:47
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原创 websocket 客户端测试工具
一个简单的 websocket 客户端测试工具(html页面)基于自定义的 websocket 协议，后端服务是一个基于Netty的websocket Server
2022-03-12 08:45:54
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原创 使用System.currentTimeMillis实现定时任务
使用Java自带的System.currentTimeMillis()方法可以实现简单的定时任务。
2021-11-09 11:26:33
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原创 理解Java并发编程：ReentrantLock和ReentrantReadWriteLock
基于AQS的ReentrantLock和ReentrantReadWriteLock，java并发编程
2021-11-03 21:08:00
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原创 理解Java并发编程：synchronized锁升级优化(偏向锁,自旋锁,重量级锁)
synchronized偏向锁轻量级锁自旋锁重量级锁几种锁的比较。前文我们从底层实现原理上分析了synchronized的性能，得出一个初步结论：synchronized底层涉及到系统调用，进而引发用户态、内核态的上下文切换，这种方式必然增加系统的性能开销。实际上从JDK1.6开始，synchronized的实现机制有了重大变化，引入了一些优化手段来提升锁的性能，减少锁竞争导致的用户态、内核态切换。这就衍生出人们常说的偏向锁、轻量级锁、重量级锁。
2021-11-03 21:04:10
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原创 理解Java并发编程：Object的wait/notify/notifyAll方法解析
Object的wait/notify/notifyAll方法解析
2021-10-07 19:36:32
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原创 Flink教程(9)-Flink状态后端、容错与一致性
Flink状态后端。Flink容错，Flink一致性。在前文中我们讲述了Flink的状态管理以及状态编程。所举的例子中，State都是基于内存存储的。实际生产中，如果状态一直都保存在内存，那么系统宕机或其它问题引起的系统重启时，状态数据就会丢失，无法知晓数据处理的进度。因此需要一种类似"定时存盘"的机制来保证数据流处理过程中的容错性。在Flink中，状态的存储、访问以及维护都是由称之为状态后端(state backends)的组件决定。
2021-08-25 22:45:19
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原创 Flink教程(7)-Flink Watermark
flink watermark（水位线）的概念。在介绍watermark 之前我们先讨论数据乱序的问题。之后详细讲解flink watermark的原理、案例、使用。
2021-08-25 22:35:40
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原创 Flink教程(6)-Flink Window 详解
Flink Window 详解。Flink window机制。实际应用中真实的流数据都是无界的，即源源不断地传入。那么如何处理这种无界的数据呢？从微观的角度出发，我们可以把无限的流数据进行切分，得到一个个局部有限数据集。比如1分钟内的数据、1小时内的数据、1天的数据；前5个数据、前10个数据、前100个数据。这种将无限流划分为有限流的方式在flink中称之为window。Flink通过window机制将无限的流数据分发到具有有限大小的bucket（桶）中进行处理。
2021-08-25 22:30:50
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maven教程-maven教程-maven教程
2017-09-10
maven实战pdf完整版maven实战pdf完整版maven实战pdf完整版
2017-09-09
springcloud教程项目代码
2018-11-12
springboot教程项目代码
2018-09-22
redis-example
2018-07-29
maven资源包maven资源包
2018-07-07
使用Java自带的System.currentTimeMillis就能实现定时任务么？
2021-11-09
生产中Java线程池监控以及动态参数如何优雅地调整
2021-11-08
实际开发中，接口参数统一校验，以及整个业务流程的返回码转换是如何做的？
2021-08-17
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