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Flink Weekly | 每周社区动态更新 - 2019/12/31

大家好,本文为 Flink Weekly 的第二期,由 zhisheng 整理,主要内容包括:讨论在 Flink SQL 中支持 JSON functions,新增 Flink 国内社区的活动和相关博客,以及汇总中文邮件中大家遇到的问题。 Flink 开发 [SQL] Forward Xu 发起了一个讨论,要在 Flink SQL 中支持 JSON functions,最后将讨论的结果和想法记录在了 FLIP-90 。 http://apache-flink-mailing-list-archive.1008284.n3.nabble.com/DISCUSS-Support-JSON-functions-in-Flink-SQL-td32674.html [SQL] Jark Wu 发起一个讨论,建议在 1.10 release 之前将 Table API 和 SQL 中的 Time-windowed Join 改为 Interval Join。 http://apache-flink-mailing-list-archive.1008284.n3.nabble.com/DISCUSS...

python 性能分析利器 py-spy

前言 ​ 当我们写完一个程序,对程序运行调试的时候,往往会遇到一些问题,有时候是程序运行过慢,有时候是程序启动后占用内存过高,还有比较少见的一种情况是内存一直增加,产生内存泄漏问题。那么其实我们要解决的问题可以从三个方向出发。1. 为什么程序这么慢?2. 为什么程序占用内存这么高?3.遇到内存泄露问题如何定位? ​ 对于上述问题,可以查找到很多对应的工具,官方的profile,memory_profiler库,objgraph库,graphviz工具第三方的工具等等,但是很多工具都有特定的使用场景,或者工具本身就对程序有侵入性,会影响最终的结果。在这里我主要介绍自己踩坑使用下来能够去通用性的解决上述问题的两个工具:用于调查内存泄漏问题的官方包tracemalloc 和 无侵入式的用来调查程序性能瓶颈的开源库 py-spy。 1.解决 "为什么程序这么慢?" ​ 诸如此类的问题,首先可以查看 python 程序的 cpu 使用率,如果在使用单核单进程模式下,cpu 利用率低下,无法达到100% 左右,可以优先从程序逻辑中查找是否是有磁盘或者网络io 占用资源过多,排查掉io 的问题后在从...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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