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史诗级革新 | Apache Flink 2.0 正式发布

在数据处理领域,Apache Flink 一直以其强大的实时流处理能力而闻名。3 月 24 日,Flink 2.0 正式发布,这不仅是对以往版本的一次重大升级,更是实时数据处理领域的一次史诗级革新。本文将带你深入了解 Flink 是什么,它的适用场景,以及 Flink 2.0 中那些值得关注的新特性。 Apache Flink Apache Flink 是一款分布式流处理框架,专为有状态计算设计,能够高效处理无界和有界数据流。自 2014 年成为 Apache 顶级项目以来,Flink 凭借其低延迟、高吞吐、精确一次(Exactly-Once)语义和流批一体化能力,成为全球实时计算领域的标杆技术。 核心特性: 流处理优先 :原生支持事件时间(Event Time)处理和状态管理,适用于动态数据流场景。 流批一体 :同一套 API 同时支持流式与批量数据处理,简化开发流程。 高容错性 :基于分布式快照(Checkpoint)和保存点(Savepoint)实现故障恢复与版本升级无缝衔接。 灵活部署 :支持 YARN、Kubernetes、独立集群等多种部署模式,适配云原生架构。 Flink...

首个提出 GraphRAG 的团队在做什么?

导读:“NebulaGraph 作为一款云原生图数据库,属于传统 Infra, 但我们逐渐意识到,AI 的发展将彻底改变数据库的应用场景和技术架构。于是,我们团队开始探索图数据库在 AI 领域的价值。”本文整理自 NebulaGraph @尚卓燃 在 KCD Beijing 上的演讲, 与大家分享 NebulaGraph GenAI Team 的工作与进展。 本文首发于「NebulaGraph 技术社区」,了解更多 NebulaGraph 信息,可访问官网 Part 1 背景趋势 01 传统 RAG 方法的痛点 传统 RAG 方法在实际应用中面临诸多挑战: 细粒度知识检索能力不足:举个例子,做 chunk 分块是一个很强的对信息浓度的假设,无论是用语义的方式还是固定大小来分块,一旦确定了这个分块,其实对知识被召回的数据的信息浓度做了一个很强的假设,有的时候就存在一些重要而细粒度的分散的信息没办法进行召回,质量就会有些损失。 全局上下文关联缺失:索引的知识块中,核心知识点和其他知识点的关联,有些知识有局部性,例如 A 和 B 在一个块关联,B 和 C 在一个块关联,C 和 D 在一个块关...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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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