Apache Flink 1.9.0版本新功能介绍
Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。目前，Apache Flink 1.9.0版本已经正式发布，该版本有什么样的里程碑意义，又具有哪些重点改动和新功能呢？本文中，阿里巴巴高级技术专家伍翀就为大家带来了对于Apache Flink 1.9.0版本的介绍。
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2024-03-21 23:24
Lamport时钟介绍
在分布式系统中，由于有多个机器（进程）在一起协调工作，于是如何定义分布式系统中事件的先后顺序就成了难题，本文介绍论文 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》中提到的Lamport时钟。
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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
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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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2023-01-04 23:39
Linux QtFM 文件管理器的 3 个令人愉快的功能
QtFM 是一个简单的文件管理器，旨在通过一个快速直观的界面提供文件管理的基本功能。它适用于 Linux、BSD 和 macOS。
QtFM，顾名思义，使用 Qt（规范发音为 “cute”）编程工具包。我在 C++ 和 Python 中使用过 Qt 工具包，使用它总是一种乐趣。它是跨平台的，具有多个有用的抽象级别，因此开发人员不必直接与特定于供应商的 SDK 交互，而且它具有高度可配置性。从用户的角度来看，无论你使用的是最新的硬件还是旧计算机，这都是一种“自然”且快速的体验。
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2022-12-24 23:30
海量文本中挖掘人物关联关系核心技术介绍
在大数据时代，通过对目标人物的轨迹、通信、社交、出行、网络等多模态行为进行挖掘并建立人物画像模型，并依托人物基础特征和高层特征，实例化人物画像，支撑有关部门分析人员全方位了解目标人物的行为、活动、状态、基本属性等信息，同时能够基于人物画像指导人物活动规律分析、人物能力分析、人物动向分析等应用。
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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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2022-09-12 22:40
设备指纹技术介绍与综述（二）
繁荣的物联网生态构建于物联网设备的发展之上，然而广泛部署的海量设备却给设备识别与监管带来了挑战。本文对基于行为的设备指纹技术依照用途、目标设备、信息来源、评估技术进行介绍。
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2022-09-07 14:30
Android DeepLink介绍与使用
前段时间公司让调研一下DeepLink，说以后会用到，之前看了很久，并做了个demo，现整理一下，方便以后查阅，如果有幸帮助到其他人就更好了。
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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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