1.GET 和 POST安全性比较与讨论 两者最基本区别 不同观点 二.最小化重绘和回流 重绘：将渲染树的每个节点都转换为屏幕上的实际像素 回流：计算节点的位置和几何信息，那么当页面布局和几何信息发生变化的时候，就需要回流。 比如以下情况： 添加或删除可见的DOM元素 元素的位置发生变化 元素的尺寸 ...
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2019-09-12 23:23:05
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原文引用https://www.dazhuanlan.com/2019/08/25/5d625f4bb2308/ Apache Flink是一个分布式流计算引擎，开发者可以在其上快速实现流式计算。Apache Flink起源2009年在德国柏林理工大学成立的‘Stratosphere’项目。2014... ...
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2019-08-25 20:05:05
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SparkStreaming简单例子 ◆ 构建第一个Streaming程序： （wordCount） ◆ Spark Streaming 程序最好以使用Maven或者sbt编译出来的独立应用的形式运行。 ◆ 准备工作： 1.引入Spark Streaming的jar 2.scala流计算import ...
java中的流都位于java.io包中 字节流 计算机中所有文件都是以二进制字节形式存在。 JDK提供抽象类InputStream和OutputStream,它们是字节流的顶级父类。 输入流 InputStream常用方法： int read();//读取一个字节并转换为0-255之间的整数返回 i ...
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2019-08-17 19:46:20
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大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽，21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，
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2019-08-01 11:50:38
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一、静态数据、流数据 以及 批量计算、实时计算 大数据分类两类：静态数据和动态数据（流数据）。针对这两类数据的计算模式分别是批量计算和实时计算。 静态数据：历史数据持久化存储在系统里，这类数据的特点是数据量大、数量有限（数据的时间区间是确定的）。例如企业为了支持决策分析而构建的数据仓库系统。 对这类 ...
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2019-06-14 23:54:29
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前面介绍了流计算，在流计算领域，一个热门的计算框架就是-Storm。还是先介绍概念。。。 一、Storm是什么 在流处理过程中，我们除了考虑最重要的数据处理的逻辑，还需要维护消息队列和消费者，考虑消息怎么流、怎么序列化等。而Storm就是这样一个流式计算框架，它为你完成了消息传递等这些通用模块，让你 ...
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2019-06-14 23:33:51
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tcp作为四层中可靠到传输协议，为上层协议提供了字节流的可靠到传输，之所以能做到可靠主要因为以下几点： 1、流与分段：流即字节流，计算机处理程序时一般以字节为单位，如果上层协议接收到到是字节流并且跟发送时候字节流顺序相同那么会非常舒服。但大量的字节流都塞到一个报文中传输会有些问题，网络设备都有自己到 ...
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2019-06-01 21:30:10
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Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万，这其中的原由值得我们一探究竟。本文属于Kafka知识扫盲系列，让我们一起掌握 ...
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2019-05-30 10:44:27
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随着数据时代的到来，数据的实时计算也越来越被大家重视。实时计算的一个重要方向就是实时流计算，目前关于流计算的有很多成熟的技术实现方案，比如Storm、Spark Streaming、flink等。我今天要讲的kafka streams体量上来说没有那么大，都算不上一个框架，只是kafka的一个类库。 ...
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2019-04-29 19:24:43
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