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Apache Flink 进阶(五):数据类型和序列化

作者:马庆祥整理:毛鹤 本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成,由 Apache Flink Contributor、360 数据开发高级工程师马庆祥老师分享。文章主要从如何为Flink量身定制的序列化框架、Flink序列化的最佳实践、Flink通信层的序列化以及问答环节四部分分享。 为 Flink 量身定制的序列化框架 为什么要为 Flink 量身定制序列化框架? 大家都知道现在大数据生态非常火,大多数技术组件都是运行在 JVM 上的,Flink 也是运行在 JVM 上,基于 JVM 的数据分析引擎都需要将大量的数据存储在内存中,这就不得不面临 JVM 的一些问题,比如 Java 对象存储密度较低等。针对这些问题,最常用的方法就是实现一个显式的内存管理,也就是说用自定义的内存池来进行内存的分配回收,接着将序列化后的对象存储

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Python_(1)数据类型及其常见使用方法(图文)

python学习笔记 一. 变量类型及其常见函数用法:数值型(int float complex) 字符串 (str) 列表 (list)元组 (tuple) 字典(dict) (1)数值 import math a=20;b=3.2; a**3; #结果为20*20*20《=》math.pow(20,3) print(a**3); print(round(100/3,3)); #小数点后面保留3位有效数字(保证输出格式) print(math.ceil(3.32)); #向上取整 print(math.floor(3.32)); #向下取整 print(math.radians(180)); #度数转换成弧度制 divmod(10); #取商和余数 结果:8000 33.333 4 3 3.1415926 (3,1) (2)字符串 str="abc";str1="def"; print(a+b); #字符串拼接 print(a*3); #字符串乘法 结果:abcdef abcabcabc (3)元组 (元组只要确定就不能修改 增加 删除任何元素) zoo=('wolf','dog','cat') a,b,c=zoo #相当于a=zoo[0],b=zoo[1],c=zoo[2] print("%s is 狼,%s is 狗, %s is 猫"%(a,b,c)) print("{} is 狼,{} is 狗, {} is 猫".format(a,b,c)) 结果:wolf is 狼,dog is 狗,cat is 猫 wolf is 狼,dog is 狗,cat is 猫 %c 定制字符及其ASCLL码 %o 定制无符号八进制数 %s 定制字符串 %x 定制无符号十六进制数 %d 定制整数 %f定制浮点数,后可指定小数点后面精度%u 定制无符号整数 %e用科学计数法定制浮点数 (4)列表 类似于链表 list_name=["car","jeep","bike"] #创建列表 list_name.append("tractor") #在列表的末尾追加tractor元素 list_name.insert(2,"train") #在下标为2的位置插入train元素 list_name.remove("jeep") #删除list_name中的jeep元素 list_name.pop() #弹出list_name的最后一个元素 列表的访问 list=["car","jeep",bike","tractor","airplane"] list[-2] # 访问倒数第二个元素 tractor print(list[1,4]) #输出标号为1,2,3的元素,及[jeep,bike,tractor] print(list[-3,-1]) #输出标号为-3,-2元素 及[bike,tractor] list1=["1","2"] list = list+list1 #list=["car","jeep",bike","tractor","airplane","1","2"] list1.extend(list) # list1=["1","2","car","jeep",bike","tractor","airplane"] list2=["5","6"] list2 +=["7"] #list2=["5","6","7"] print(list) 结果: tractor [jeep,bike,tractor] [bike,tractor] ["car","jeep",bike","tractor","airplane","1","2"] 常用列表方法 (5)字典值 字典键值对表示方法:dict = ["key1","value1","key2","value2" ...] 字典的常用方法

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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。

Spring

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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。

Rocky Linux

Rocky Linux

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。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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