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带你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎

摘要:Apache Flink是为分布式、高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架。 本文分享自华为云社区《【云驻共创】手把手教你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎》,作者: 萌兔之约。 Apache Flink是为分布式、高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架。Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算,还能提供批量数据处理。相较于市面上的其他数据处理引擎,它采用的是基于流计算来模拟批处理。 一、Flink原理及架构 Flink简介 Apache Flink是为分布式、高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架。Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算,还能提供批量数据处理。主要由Java代码实现,支持实时流处理和批处理,批数据只是流数据的一个极限案例。支持了迭代计算,内存管理和程序优化。 相较于市面上的其他数据处理引擎,Flink和Spark都可以同时支持流处理和批处理。但是,Spark的技术理念是基于批处理来模拟流的计算;而Flink则完全相反,它采用的是基于流计算来模拟批处理。 Flink关键机制 四...

CPython 性能将提升 5 倍?faster-python 项目 PEP 659 源码级解读

作者:修玉同(音弦) 在 2021 年早些时候,Python 作者 Guido van Rossum 被微软返聘继续进行 CPython 相关工作,他们提出了一个 faster-python 计划,计划在 4 年内将 CPython 的性能提升 5 倍,整个项目被开放在 GitHub 的 faster-cpython Group,通过 Activity 可见该项目的一部分 ideas 已经有了相应的代码实现和验证。 本文将就该项目中的一个重要提案 PEP 659 进行解读和源码分析,并从中学习在 bytecode level 进行虚拟机性能优化的思路和手段,希望能对大家有所启发。 提案解读 PEP 659 创建于 2021 年 4 月,全称为 Specializing Adaptive Interpreter,这里有两个关键词:Specializing 和 Adaptive,这里可以简单理解为对特定位置的代码进行适配(Adaptive),替换为特殊的代码(Specializing)从而提高特定位置操作的执行速度。比如通过观察发现某个查询 dict 的代码在多次执行过程中 dict 没有...

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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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