Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java和Scala(主要是由Java实现)实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。　　从Flink官方文档可以知道，目前Flink支持三大部署模式：Loca

前言计算机分层中的传输层，主要是负责计算机之间的数据传输，TCP和UDP都属于传输层协议。在实际开发过程中，需要根据实际需求的来选择适当的传输协议。在这里我们简单总结下TCP、UDP的特点和区别以及实际开发中如何选择。TCP和UDP的定义TCP是面向有连接，可靠的流协议。保证两端通讯主机之间

JavaNIO之Buffer　　Java传统的I/O模型是面向单个字节的，它将输入输出抽象为字节流或字符流。这种单个字节的读取或写入模型的效率比较低，而且不符合操作系统的I/O特点。操作系统的IO是面向字节块的，通常是直接从磁盘中读取一块数据到内存或写入一块数据到磁盘。JavaNIO提供了缓冲区来实现字节块的读写。

很多应用譬如监控、即时通信、即时报价系统都需要将后台发生的变化实时传送到客户端而无须客户端不停地刷新、发送请求。本文首先介绍、比较了常用的“服务器推”方案，着重介绍了Comet－使用HTTP长连接、无须浏览器安装插件的两种“服务器推”方案：基于AJAX的长轮询方式；基于iframe及htmlfile的流方式。最后分析了开发Comet

框架简介主要定位于互联网企业架构，已内置企业信息化系统的基础功能和高效的代码生成工具，包括：系统权限组件、数据权限组件、数据字典组件、核心工具组件、视图操作组件、工作流组件组件、代码生成等。采用分层设计、双重验证、提交数据安全编码、密码加密、访问验证、数据权限验证。平台简介    是一个分布式的框架，提供项目模块化、服务化、热插拔的思想，高

1.什么是浮动，浮动的作用“浮动”从字面上来理解就是“悬浮移动、非固定”的意思。块级元素（div、table、span…）是以垂直方向排列，而在前端界面中往往要使用水平布局块级元素使界面更美观。这就要用到浮动了。被设置浮动的元素会脱离标准流（竖直排列），从而达到水平排列的效果。例如.未设置浮动时图1中的两张图片竖直排列在父级元素（橙色区域）

实现流程从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样）程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。创建一个键盘事件监听，按下"d"键，则开始执行面部匹配，并进行面具加

multipart请求是多部件请求体，一般来多用于上传文件等场景，由于文件上传，请求体会比较大，就不适合在内存中构建完整的请求体（例如使用bytes.Buffer）。这种情况就可以考虑使用Pipe，它会返回一个Writer和一个Reader，管道流，顾名思义，一头读，一头写。读取磁盘文件，写入网络，并不会缓存在内存中。非常适合这种场

一、什么是阻塞和非阻塞？传统的IO流都是阻塞式的。也就是说，当一个线程调用read()或write()时，该线程被阻塞，直到有一些数据被读取或写入，该线程在此期间不能执行其他任务。因此，在完成网络通信进行IO操作时，由于线程会阻塞，所以服务器端必须为每个客户端都提供一个独立的线程进行处理，当服务器端

尊敬的天翼云用户您好：近日，ApacheSpark出现shell命令注入漏洞，该漏洞危害较大且POC已公开。截至发文当前，天翼云Web应用防火墙（边缘云版）已监测并拦截到大量相关攻击，请相关用户尽快采取措施进行排查与防护。漏洞描述ApacheSpark是美国阿帕奇（Apache）软件基金会的一款支持非循环数据流和内存计算的大规模数据处理引擎,如果A