Apache Flink 1.9 重大特性提前解读
今天在 Apache Flink meetup ·北京站进行 Flink 1.9 重大新特性进行了讲解，两位讲师分别是 戴资力/杨克特，zhisheng 我也从看完了整个 1.9 特性解读的直播，预计 Flink 1.9 版本正式发布时间大概是 7 月底 8 月初左右正式发布，下面一起来看看直播内容：
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2024-08-06 07:49
聊聊Top Layer顶层特性的隐患与实践
文章探讨了Web开发中使用<dialog>元素和其他顶层特性的方法和潜在问题。作者介绍了如何通过showModal()方法使<dialog>元素成为顶层，从而覆盖页面其他元素，并详细讨论了顶层元素带来的显示问题及其解决方案，如使用showPopover()方法显示自定义提示信息。此外，文章还分享了对未来技术兼容性和实用性的见解。
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2023-08-26 21:45
KDD 2023 | 美团技术团队精选论文解读
本文精选了美团技术团队被KDD 2023收录的7篇论文进行解读，论文覆盖了Feed流推荐、多模态数据、实例分割、用户意图预测等多个方向。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。
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2023-07-04 23:26
分布式锁之 Apache Curator InterProcessReadWriteLock
在上一篇文章 分布式锁之 Apache Curator InterProcessMutex 中介绍了基于 ZooKeeper 实现的互斥锁。除此之外，还可以实现读写锁。这篇文章就来简要介绍一下 InterProcessReadWriteLock 的实现原理。
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2023-07-04 23:25
分布式锁之 Apache Curator InterProcessMutex
对分布式锁耳熟能详。不过，一直关注的是基于 Redis 实现的分布式锁。知道 ZooKeeper 也可以实现分布式锁。但是，原来的想法是把 Redis 那个思路切换到 ZooKeeper 上来实现就好。今天了解到 Apache Curator 内置了分布式锁的实现： InterProcessMutex。查看了一下源码实现，发现跟基于 Redis 实现的源码相比，在思路上还是有很大不同的。所以，特别作文记录一下。
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2023-06-24 23:31
系统运维 | 如何在 RHEL 9/8 上设置高可用性 Apache（HTTP）集群
在本文中，我们将介绍如何在 RHEL 9/8 上使用 Pacemaker 设置两节点高可用性 Apache 集群。
Pacemaker 是适用于类 Linux 操作系统的高可用性集群软件。Pacemaker 被称为“集群资源管理器”，它通过在集群节点之间进行资源故障转移来提供集群资源的最大可用性。Pacemaker 使用 Corosync 进行集群组件之间的心跳和内部通信，Corosync 还负责集群中的投票选举（Quorum）。
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2023-06-24 09:22
CVPR 2023 | 美团技术团队精选论文解读
本文精选了美团技术团队被CVPR 2023收录的8篇论文进行解读。这些论文既有自监督学习、领域自适应、联邦学习等通用学习范式方面的技术迭代，也涉及目标检测、跟踪、分割、Low-level Vision等典型视觉任务的性能，体现了美团在基础通用技术和垂直领域技术上的全方位创新。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。
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2023-01-04 23:36
BlackHat2022：4G/5G新型前门攻击解读
2022年的Black Hat大会上，来自柏林工业大学的Dr. Altaf Shaik和Shinjo Park带来了议题《Attacks from a New Front Door in 4G & 5G mobile networks》，该议题对来自10个商业供应者和运营商共计数百个API进行了安全调查，结果表明这些API都有着不同程度的缺陷，并且或多或少都包含几个OWASP TOP 10严重的API安全威胁。攻击者可以轻松地利用这些API缺陷找到远程命令漏洞或代码执行漏洞，进而影响数十亿4G/5G网络终端设备的正常运行。
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2022-12-10 22:32
Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践
美团外卖数据仓库技术团队负责支撑日常业务运营及分析师的日常分析，由于外卖业务特点带来的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题，他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案，实现了低成本生产与高效查询的平衡。
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2022-08-19 00:16
图解 Flink 滚动窗口、会话窗口和滑动窗口
Flink 作业中的窗口是指一种对无限数据流设置有限数据集，从而实现了处理无线数据流的机制。
窗口本身只是个划分数据集的依据，它并不存储数据。
当我们需要在时间窗口维度上对数据进行聚合时，窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一个个窗口，对窗口内的数据进行处理。
窗口主要有两种，一种基于时间的时间窗口（TimeWindow），一种基于数量的计数窗口（CountWindow），计数窗口与时间无关，本文主要讨论时间窗口。
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2022-05-23 00:14
在 Apache Cassandra 中定义和优化数据分区
Apache Cassandra 是一个数据库，但又不是一个简单的数据库；它是一个复制数据库，专为可扩展性、高可用性、低延迟和良好性能而设计调整。Cassandra 可以帮你的数据在区域性中断、硬件故障时，以及很多管理员认为数据量过多的情况下幸免于难。
全面掌握数据分区知识，你就能让 Cassandra 集群实现良好的设计、极高的性能和可扩展性。在本文中，我将探究如何定义分区，Cassandra 如何使用这些分区，以及一些你应该了解的最佳实践方案和已知问题。
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