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Flask 教程 第十八章:Heroku上的部署

本文转载自:https://www.jianshu.com/p/d13dc21c6e43这是Flask Mega-Tutorial系列的第十八部分,我将在其中部署Microblog到Heroku云平台。 在前面的文章中,我向你展示了托管Python应用程序的“传统”方式,并且我演示了两个部署到Linux的服务器的实际示例。 如果你不曾管理过Linux系统,那么你可能认为需要投入大量工作到这项任务中,而且肯定会有一个更简单的方法。 在本章中,我将向你展示一种完全不同的部署方法,该方法依赖第三方云托管提供程序来执行大部分管理任务,从而使你能够腾出更多时间处理应用程序。 许多云托管提供商提供了一个应用程序可以运行的托管平台。 你只需提供部署到这些平台上的实际应用程序,因为硬件,操作系统,脚本语言解释器,数据库等都由该服务管理。 这种服务称为平台即服务(PaaS)。 是不是感到难以置信? 我将把Microblog部署到Heroku,这是一种流行的云托管服务,对Python应用程序也非常友好。 我选择Heroku不仅仅是因为它非常受欢迎,还因为它有一个免费的服务级别,可以让你跟随我并在不花钱的情...

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Apache Flink流式传输 本次培训主要专注在四个重要的概念:连续处理流数据,事件时间,有状态的流处理和状态快照。 流处理 流是数据天然的栖息地,无论是来自Web服务器的事件,来自证券交易所的交易,还是来自工厂车间的机器传感器读数,数据都是作为流的一部分创建的。但是当我们分析数据时,我们可以围绕有界或无界流组织我们的处理过程,我们选择的范式会产生生远的影响。 批处理是我们处理有界数据流时的工作范例。这种操作模式中我们可以选择在产生任何结果之前注入整个数据集,例如,对数据进行排序,计算全局统计信息或生成汇总所有输入的最终报告。 流处理另一方面,流处理涉及无界数据流。从概念上来说,至少输入可能永远不会结束,因此我们被迫在数据抵达时进行连续处理。 在Flink中,应用程序由用户定义的算子转换的数据流组成。这些数据流形成有向图,这些图以一个或多个源开头,并以一个或多个接收器结束。 一个应用可能从流式源消费实时数据如消息队列或分布式日志,例如Apache Kafka或Kinesis。但是Flink也可以从很多数据源中获取有界的,历史的数据。类似的,Flink应用程序生成的结果流可以发送到各...

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