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一次被大 JSON 教训后的 Apache SeaTunnel 调优笔记

作者 | 肌肉娃子 起因:我以为只是"复制一份配置"这么简单 最开始的想法很朴素: amzn_order 的 Seatunnel CDC → Doris 同步已经跑得挺稳了,那我把这套配置直接"平移"到 amzn_api_logs 上,表名改一改,跑起来就完事。 结果就是: 线上机器内存一路飙到十几 G,Java 进程频繁 OOM,Doris / Trino 全在同一台机器上跟着抖。 更扎心一点:这事本质不是 SeaTunnel 的 bug,而是我自己对数据分片、流式写入和内存模型的理解太粗糙。 这篇就当是一次复盘:从"我以为是流式,不会堆内存"到慢慢意识到------你以为的"流",其实是很多层 buffer 和 batch 堆起来的。 事故现场:一台 60G 机器,快被我榨干了 当时的 top 大概是这样: MiB Mem : 63005.9 total, 2010.6 free, 53676.2 used, 8097.3 buff/cache MiB Swap: 0.0 total, 0.0 free, 0.0 used ... PID VIRT RES %MEM COMMAND...

Andrej Karpathy:2025 年 LLM 领域的六项范式转变

编者按: 我们今天为大家带来的文章,作者的核心观点是:2025 年大语言模型的真正突破不在于参数规模的扩张,而在于训练范式、智能形态与应用架构的深层转变 ------ 尤其是基于可验证奖励的强化学习(RLVR)、AI 作为"幽灵"而非"动物"的认知重构,以及面向垂直场景的新型 LLM 应用层的崛起。 文章系统回顾了 2025 年 LLM 领域的六大关键趋势:首先,RLVR 成为新训练核心,通过可自动验证的奖励信号,模型自发演化出类推理行为;其次,作者提出"召唤幽灵"隐喻,强调 LLM 智能与生物智能在底层逻辑上的根本差异,并解释了其"锯齿状智能"------在某些任务上超人,在另一些任务上却异常脆弱;第三,以 Cursor 为代表的新型 LLM 应用层,通过上下文工程、多调用编排与"自主性滑块",正在重塑人机协作范式;此外,Claude Code 展示了本地化 AI 智能体的潜力,vibe coding 让编程走向大众化,而 Google Gemini Nano banana 则预示了 LLM 图形用户界面(GUI)的未来方向。 作者 | Andrej Karpathy 编译 | 岳扬...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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