1、SparkCatalyst扩展点Sparkcatalyst的扩展点在SPARK-18127中被引入，Spark用户可以在SQL处理的各个阶段扩展自定义实现，非常强大高效，是SparkSQL的核心组件(查询优化器)，它负责将SQL语句转换成物理执行计划，Catalyst的优劣决定了SQL执行的性能。CatalystOptimizer是SparkSQL的核心组件(查询优化器)，它负责将SQL语句转换成物理执行计划，Catalyst的优劣决定了SQL执行的性能。查询优化器是一个SQL引擎的核心，开源常用的有ApacheCalcite(很多开源组件都通过引入Calcite来实现查询优化，如Hive
目录一、概述二、核心组件三、PatternAPI1）个体模式（IndividualPatterns）1、量词2、条件2）组合模式（CombiningPatterns，也叫模式序列）1、事件之间的连续策略2、循环模式中的连续性3）模式组（GroupofPattern）匹配后跳过策略四、Pattern检测五、FlinkCEP应用场景六、安装Kafka（window）1）下载kafka2）配置环境变量3）创建相关文件4）修改配置5）启动zookeeper和kafka服务6）常用操作七、FlinkCEP实战（java版）1）开发流程2）FlinkCEP快速上手1、配置Maven2、下载项目3、执行解析
目录一、概述二、核心组件三、PatternAPI1）个体模式（IndividualPatterns）1、量词2、条件2）组合模式（CombiningPatterns，也叫模式序列）1、事件之间的连续策略2、循环模式中的连续性3）模式组（GroupofPattern）匹配后跳过策略四、Pattern检测五、FlinkCEP应用场景六、安装Kafka（window）1）下载kafka2）配置环境变量3）创建相关文件4）修改配置5）启动zookeeper和kafka服务6）常用操作七、FlinkCEP实战（java版）1）开发流程2）FlinkCEP快速上手1、配置Maven2、下载项目3、执行解析
在 事件循环 期间的某个时刻，运行时会从最先进入队列的消息开始处理队列中的消息。被处理的消息会被移出队列，并作为输入参数来调用与之关联的函数。正如前面所提到的，调用一个函数总是会为其创造一个新的栈帧。函数的处理会一直进行到执行栈再次为空为止；然后事件循环将会处理队列中的下一个消息（如果还有的话）。"执行至完成"每一个消息完整地执行后，其它消息才会被执行。这为程序的分析提供了一些优秀的特性，包括：当一个函数执行时，它不会被抢占，只有在它运行完毕之后才会去运行任何其他的代码，才能修改这个函数操作的数据。这个模型的一个缺点在于当一个消息需要太长时间才能处理完毕时，Web应用程序就无法处理与用户的交互
在 事件循环 期间的某个时刻，运行时会从最先进入队列的消息开始处理队列中的消息。被处理的消息会被移出队列，并作为输入参数来调用与之关联的函数。正如前面所提到的，调用一个函数总是会为其创造一个新的栈帧。函数的处理会一直进行到执行栈再次为空为止；然后事件循环将会处理队列中的下一个消息（如果还有的话）。"执行至完成"每一个消息完整地执行后，其它消息才会被执行。这为程序的分析提供了一些优秀的特性，包括：当一个函数执行时，它不会被抢占，只有在它运行完毕之后才会去运行任何其他的代码，才能修改这个函数操作的数据。这个模型的一个缺点在于当一个消息需要太长时间才能处理完毕时，Web应用程序就无法处理与用户的交互
摘要：本篇图文将介绍追踪区域的内存类型以及NMT无法追踪的内存。本文分享自华为云社区《【技术剖析】17.NativeMemoryTracking详解（3）追踪区域分析(二)》，作者：毕昇小助手。CompilerCompiler就是JIT编译器线程在编译code时本身所使用的内存。查看NMT详情：[0x0000ffff93e3acc0]Thread::allocate(unsignedlong,bool,MemoryType)+0x348[0x0000ffff9377a498]CompileBroker::make_compiler_thread(charconst*,CompileQueue*
摘要：本篇图文将介绍追踪区域的内存类型以及NMT无法追踪的内存。本文分享自华为云社区《【技术剖析】17.NativeMemoryTracking详解（3）追踪区域分析(二)》，作者：毕昇小助手。CompilerCompiler就是JIT编译器线程在编译code时本身所使用的内存。查看NMT详情：[0x0000ffff93e3acc0]Thread::allocate(unsignedlong,bool,MemoryType)+0x348[0x0000ffff9377a498]CompileBroker::make_compiler_thread(charconst*,CompileQueue*
善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的，同样，ChatGPT后台Api接口请求中，如果将Stream参数设置为True后，Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样的流式返回，进而更快地给到前端用户反馈，同时也可以缓解连接超时的问题。Server-sentevents（SSE）是一种用于实现服务器到客户端的单向通信的协议。使用SSE，服务器可以向客户端推送实时数据，而无需客户端发出请求。SSE建立在HTTP协议上，使用基于文本的数据格式（通常是JSON）进行通信。客户端通过创建一个EventSource对象来与服务器建立连接，然后可以监听服务器发送的事件。服
善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的，同样，ChatGPT后台Api接口请求中，如果将Stream参数设置为True后，Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样的流式返回，进而更快地给到前端用户反馈，同时也可以缓解连接超时的问题。Server-sentevents（SSE）是一种用于实现服务器到客户端的单向通信的协议。使用SSE，服务器可以向客户端推送实时数据，而无需客户端发出请求。SSE建立在HTTP协议上，使用基于文本的数据格式（通常是JSON）进行通信。客户端通过创建一个EventSource对象来与服务器建立连接，然后可以监听服务器发送的事件。服
前情提要IoT边缘集群基于KubernetesEvents的告警通知实现IoT边缘集群基于KubernetesEvents的告警通知实现（二）：进一步配置概述在分析K8S集群问题时，KubernetesEvents是超级有用的。KubernetesEvents可以被当做是日志来处理，格式也和日志很像，都包括：时间组件原因...但是，Kubernetes默认只持久化了一个小时的事件，以减少etcd的负载。所以，考虑利用Loki存储和查询这些Events。实现看过我之前的文章的可以知道，kubernetes-event-exporter可以实现对KubernetesEvents的收集。那我们就利用
