消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。 计算层 Flink 有了源数据，在 计算层 经过Flink实时计算引擎做一些加工处理，然后落地到存储层中不同存储介质当中。
实时数据的接入其实在底层架构是一样的，就是从kafka那边开始不一样，实时用flink的UDTF进行解析，而离线是定时（目前是小时级）用camus拉到HDFS，然后定时load HDFS的数据到hive表里面去，这样来实现离线数据的接入。实时数据的接入是用flink解析kafka的数据，然后在次写入kafka当中去。
SmartNews的数据湖架构师戚清雨在Flink Forward Asia 2022大会上分享了他们构建的高效数据湖实践，这一创新性策略分为五个关键环节：数据湖构建、Iceberg v1的挑战与解决方案、实时更新优化、Iceberg v2的革命性突破，以及未来展望。
Libraries层：该层也可以称为Flink应用框架层，根据API层的划分，在API层之上构建的满足特定应用的计算框架，也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。核心概念：Job Managers，Task Managers，Clients Flink也是典型的master-slave分布式架构。
经常学到晚上一点多才睡觉。星期六，日不用上班，每天7点多起床，学到晚上11，12点。那段时间特别辛苦，特别累。在学习Java的三个多月里，除了吃饭睡觉工作，剩余的时间都在学习，因为我知道自己的计算机基础不是很好，也没有学过什么计算机，只是学了些Java基础，相对于那些科班的人来说我要比他们付出更多的努力。
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有三种可能第一种是你的收款账户，在异地或者更换了手机登录在异地或者更换了手机登录。第二种是对方第一次给你付款，所以让他核对姓名，避免资金的安全。第三种可能是对方不是你的好友给陌生人转账，需要有提示的核对姓名。有提示也是正常的。
1、深入了解MQ：架构、优势与挑战**在现代软件架构中，MQ（Message Queue）扮演着关键的角色，它是应用程序间通信的桥梁，实现数据的异步传递与解耦。让我们一起探索RabbitMQ、RocketMQ、Kafka和ActiveMQ等主流MQ的使用场景和特性。
2、消息队列就是一个消息的链表，可以把消息看作一个记录，具有特定的格式以及特定的优先级。对消息队列有写权限的进程可以向消息队列中按照一定的规则添加新消息；对消息队列有读权限的进程则可以从消息队列中读走消息。消息队列是随内核持续的。
3、消息队列（英语：Message queue）是一种进程间通信或同一进程的不同线程间的通信方式，软件的贮列用来处理一系列的输入，通常是来自用户。
Java面试精华：微服务实战解析 面试官在考察候选人对Spring Cloud组件的理解时，重点关注了Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix和Zuul/Gateway，以及阿里巴巴的Nacos、Sentinel和Gateway。
微服务架构：Spring Cloud通过粒度细小、松耦合的设计，支持独立开发和部署，提升灵活性和扩展性。通信方式对比： Dubbo的RPC与Spring Cloud的RESTful，Dubbo适用于高并发和同步调用场景，而Spring Cloud则提供一站式工具，如配置管理和服务发现。
Spring框架相关的面试问题包括Spring IoC和AOP的核心概念，以及Spring MVC和Spring Boot的面试重点，如注解配置、事务管理、框架性能优化等。最后，面试者可能会涉及微服务架构中的技术选型，如Eureka在Spring Cloud中的角色，以及ZooKeeper和Dubbo服务注册发现的区别。
首先，我认为微服务就是分布式框架的一种。分布式的思想就是把一个系统的不同模块，部署在不同的服务器上，以应对高并发的问题。SOA是一种分布式架构，把业务系统分成多个子系统，提供不同的服务，再通过服务组合、编排实现业务流程；通常在SOA架构中，ESB企业服务总线扮演了重要的角色。
对于JaveEE来说，微服务扮演的，究竟是拯救者还是掘墓人的角色？ 在Java问世之初，包括IBM、BEA、Oracle在内的一些巨头公司，看到了Java作为一门杰出的Web编程语言可能给他们带来的巨大商机。那么如何通过一门编程语言来赚钱呢？答案就是，使用这门语言构建复杂无比的服务器，让那些大公司支付一大笔费用来购买这些服务器。
在系统架构上，PaaS云平台主要分为微服务架构、Docker容器技术、DveOps三部分，这篇文章重点介绍微服务架构的实施。 如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友可以加我的Java高级交流：854630135，群里有阿里大牛直播讲解技术，以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。
XXL-JOB的调度器自v0起，转向了自研的设计，不再依赖Quartz，而是采用自定义的scheduleThread和ringThread，这带来了更高的灵活性和性能。scheduleThread负责定时获取任务执行权，保证了并发控制的精细度。同时，系统借鉴了RocketMQ和SchedulerX的精髓，构建了定制化的通讯框架和处理器模块。
Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。支持传统的shell任务，同时支持大数据平台任务调度：MR、Spark、SQL（mysql、postgresql、hive/sparksql）、python、procedure、sub_process。
第二是链接到不同数据源的时候，各种数据源、数据库的链接协议已经内置了，直接配置就可以，不需要再去写程序去实现。第三是各种转换控件基本上拖拉拽就可以使用，起到简化的代替一部分 SQL 的开发，不需要写代码去实现。
资源分配和状态管理（Resource Allocation and Status）（MES系统）管理机床、工具、人员、物料、其它设备以及其它生产实体（例如进行加工必须准备的工艺文件、数控加工程序等文档资料），用以保证生产的正常进行。它还要提 供资源使用情况的历史记录，确保设备能够正确安装和运转，以提供实时的状态信息。