实时计算轻松上手，阿里云DataWorks Stream Studio正式发布
Stream Studio是DataWorks旗下重磅推出的全新子产品。已于2019年4月18日正式对外开放使用。Stream Studi是一站式流计算开发平台，基于阿里巴巴实时计算引擎Flink构建，集可视化拖拽DAG和SQL两种开发模式，支持DAG与SQL互相转换，通过可视化拖拽就可以轻松实现流计算作业开发，适用于实时ETL、实时报表、实时大屏、监控预警以及各类实时在线系统等应用场景。
Stream Studio的推出意味着DataWorks正式对外提供实时计算能力，进入到流、批全覆盖的大数据全功能领域
在现有的实时数据开发领域中，用户普遍面临下面几大问题：
流任务开发复杂
- 无论是SQL还是Java、python，开发任务必须写代码，而且代码形式不利于后期业务逻辑分析和维护
- 开发过程中无法调试，只能等全部任务完成，才能上线调试，有问题修
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是时候拥有一个你自己的命令行工具了
本篇博客主要介绍了如何使用commander, inquirer以及chalk从零开始，创建属于自己的命令行工具。 0. 一分钟体验 首先我们先花一分钟的时间，体验一下创建自己的命令行cli工具是什么感觉。 0.1. 新建项目目录 假如我们的项目名称叫hello-cli，使用如下命令新建项目目录。 mkdir hello-cli && cd hello-cli 0.2. 初始化项目 接下里使用npm-init命令来初始化一个简单的package.json文件。 npm init -y -y命令表示接受npm的一切默认参数设置。然后替换package.json为如下代码。 { "name": "hello-cli", "version": "1.0.0", "description": "", "main": "index.js", "bin": { "hello": "hello" }, "scripts": { "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1" }, "keywords": []...
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当Python中混进一只薛定谔的猫……
本文原创并首发于公众号【Python猫】，未经授权，请勿转载。 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/-fFVTgWVsydFsNu1nyxUzA Python 是一门强大的动态语言，那动态体现在哪里，强大又体现在哪里呢？除了好的方面，Python 的动态性是否还藏着一些使用陷阱呢，有没有办法识别与避免呢？ 沿着它的动态特性话题，猫哥有几篇文章依次探及了：动态修改变量、动态定义函数、动态执行代码等内容，然而，当混合了变量赋值、动态赋值、命名空间、作用域、函数的编译原理等等内容时，问题就可能会变得非常棘手。 因此，这篇文章将前面一些内容融汇起来，再做一次延展的讨论，希望能够理清一些使用的细节，更深入地探索 Python 语言的奥秘。 （1）疑惑重重的例子 先看看这一个例子： # 例0 def foo(): exec('y = 1 + 1') z = locals()['y'] print(z) foo() # 输出：2 exec() 函数的代码块中定义了变量 y，这个值可以被随后的 locals() 取到，在赋值后也打印了出来。然而，在这个例子的基础上，只需做出...
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