实践练习 本章教程的目标及涵盖范围 流处理 并行 Dataflows 自定义时间流处理 有状态流处理 通过状态快照实现的容错 实践练习 本章教程的目标及涵盖范围 本章教程对 Apache Flink 的基本概念进行了介绍，虽然省略了许多重要细节，但是如果你掌握了本章内容，就足以实现可扩展并行度的 ETL、数据分析以及事件驱动的流式应用程序...

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数据查询请求处理过程 数据查询请求处理过程 数据请求分为创建、删除、修改和查询，处理过程大致相同。以数据查询过程为例，展现客户端如何与openGauss sever进行交互。数据查询请求过程如图1 所示所示，创建、删除和修改请求处理过程只在图中第7步有差异。 图 1 openGauss服务响应流程

8.2 影响并发代码性能的因素 8.2.1 有多少个处理器？ 8.2.2 数据争用与乒乓缓存 8.2.3 伪共享 8.2.4 如何让数据紧凑？ 8.2.5 超额认购和频繁的任务切换 8.2 影响并发代码性能的因素 `多处理系统中，使用并发的方式来提高代码的效率时，你需要了解一下有哪些因素会影响并发的效率。即使已经使用多线程对关注进行分离，还...

边缘处理 边缘处理 使用 Neuron 和 eKuiper 进行边缘处理允许在网络边缘进行数据处理和分析，更接近数据源。 这显着减少了与将数据发送到集中式云进行处理相关的延迟。 可以更快地获得实时洞察和行动，从而加快关键应用程序的响应时间。 通过在边缘处理数据，Neuron 和 eKuiper 可以在将数据发送到云端或中央服务器之前过滤和聚合数据。 ...

使用案例 近实时摄取 近实时分析 增量处理管道 DFS的数据分发 使用案例 以下是一些使用Hudi的示例，说明了加快处理速度和提高效率的好处 近实时摄取 将外部源(如事件日志、数据库、外部源)的数据摄取到Hadoop数据湖 是一个众所周知的问题。 尽管这些数据对整个组织来说是最有价值的，但不幸的是，在大多数(如果不是全部)Hadoop部...

大数据学习路线 一、大数据处理流程 1.1 数据收集 1.2 数据存储 1.3 数据分析 1.4 数据应用 1.5 其他框架 二、学习路线 2.1 语言基础 1. Java 2. Scala 2.2 Linux 基础 2.3 构建工具 2.4 框架学习 1. 框架分类 2. 学习资料 3. 视频学习资料 三、开发工具 ...