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Flink Weekly 周报计划每周更新一期，内容涵盖邮件列表中用户问题的解答、社区开发和提议的进展、社区新闻以及其他活动、博客文章等，欢迎持续关注～

普通群容量已满足不了Spark群众日益增长的热情，因此我们做了一个重要的决定，将全部群成员转移到企业群

背景 熟悉大数据的人应该都知道，HDFS 是一个分布式文件系统，它是基于谷歌的 GFS 思路实现的开源系统，它的设计目的就是提供一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。在经典的 HDFS 架构中有2个 NameNode 和多个 DataNode 的，如下： 从上面可以看出 HDFS 的架构其实大致可以分为两层： Namespace：由目录，文件和数据块组成，支持常见的文件系统操作，例如创建，删除，修改和列出文件和目录。

本文基于 Flink 1.9.0 和 Kafka 2.3 版本，对 Flink Kafka source 和 sink 端的源码进行解析，主要分为 Flink-kafka-source 源码解析、Flink-kafka-sink 源码解析两部分。

本文结合 Flink 1.9 版本，重点讲述 Flink Checkpoint 原理流程以及常见原因分析，让用户能够更好的理解 Flink Checkpoint，从而开发出更健壮的实时任务。

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在数据上云的大背景下，存储计算分离逐渐成为了大数据处理的一大趋势，计算引擎需要通过网络读写远端的数据，很多情况下 IO 成为了整个计算任务的瓶颈，因而数据缓存成为此类场景下的一个重要的优化手段。本次分享将介绍 Spark 在数据缓存上的一些做法，并将介绍 EMR 自研的 Jindo 存储系统在数据缓存上的应用。

本文全面介绍了Elastic Beats、Logstash、语言客户端以及Kibana开发者工具的特性及数据采集到阿里云Elasticsearch（简称ES）服务中的解决方案。帮助您全面了解原理并选择符合自身业务特色的数据采集方案。

structured steaming因其低时延和提供的SQL API等特性被越来越多的企业所使用，作为实时计算的首选。 本次分享structured steaming的使用，包含spark 2.4 structured streaming的新特性，API原理和使用场景等的介绍。

5月16日，2020 年首场 Apache Flink Meetup · 杭州站在线直播圆满结束。本次 Meetup 邀请了来自袋鼠云、网易云音乐、有赞及阿里巴巴的四位技术专家分享关于实时数仓、1.10 生产环境实践、Flink 分布式同步工具以及 Flink 在 AI 流程中的应用。

文本分类实验<br />数据源:<br />数据大小:261 KB<br />字段数量:3<br />使用组件:拆分,SQL脚本,读数据表,JOIN,增加序号列,类型转换,合并列<br />

测试测试<br />数据源:<br />数据大小:1.36 MB<br />字段数量:25<br />使用组件:分箱,读数据表,评分卡预测,评分卡训练,拆分,样本稳定指数(PSI)<br />

Miniconda 可以看作是 Anaconda 的“轻装版”，只自带 conda 包管理器与基础的 Python 运行时。它体积小、部署速度快，特别适合按需创建与管理虚拟环境的用户。与 Anaconda 相比，Miniconda 不会预先安装一大堆科学计算库，你可以根据项目需求再单独选择、安装需要的包，因此整体更轻巧、更灵活。 本文将手把手演示在 Windows 下安装 Miniconda 的全过程：从下载安装器、完成向导配置、设置环境变量，到最后的基础验证与简单示例，帮助你迅速把 Miniconda 用起来。

测试一下功能<br />数据源:<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,JOIN<br />

本期主要内容包括：近期社区开发进展、邮件问题答疑、Flink 最新社区动态及技术文章推荐等。

基于用户画像和消费行为的商品推荐<br />数据源:购物数据<br />数据大小:184 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:归一化,过滤与映射,SQL脚本,缺失值填充,读数据表,JOIN,类型转换<br />

在本篇文章中我们将详细介绍 Flink 中对消息进行聚合处理的方案，描述不同方案中可能遇到的问题和解决方法，并进行对比。

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本文首先介绍了向量的概念及其表示方法，随后详细解释了向量间的点乘运算及计算公式。接着通过几个典型角度展示了正弦（sin）值的计算方法，并简要提及了余弦定理。文章进一步探讨了切线斜率的概念，将其定义为曲线上某点y/x的值，并举例说明。导数部分解释了导数作为函数在某点斜率的意义，以及它是如何衡量输入变化引起输出变化的方向与速率的。此外，还讨论了基本初等函数的导数公式。对数(log)和自然对数(ln)的概念被引入，包括它们的定义及计算方式。接着，文章解释了根号表示的意义，即寻找哪个数的平方等于给定数值。

本文以春节祝福生成为例，剖析微调与RAG的本质差异：RAG解决“信息缺失”，微调重塑“表达偏好”。当任务重风格、重分寸、重一致性（如拜年话术），模型缺的不是知识，而是默认的得体表达——此时微调比RAG更直接、可控、高效。

在数字化时代，企业需专业网站拓展市场，网站源码建站因高性价比、强灵活性成中小企业首选，比定制开发成本低、比模板建站自由。选源码要明确需求、看质量售后与 SEO 扩展性，下载用官方渠道，经准备服务器域名、安装设置可上线，助企业低成本建高自由度安全网站。

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1688是国内领先的综合电商批发平台，提供海量商品资源。其商品详情API助力开发者与企业获取商品的详细信息（如属性、价格、库存等），广泛应用于电商数据分析、比价系统及采购场景。API支持GET/POST请求，需传入通用参数（app_key、timestamp等）与业务参数（如product_id）。返回JSON格式数据，包含商品标题、价格、图片链接等详情，提升业务效率与决策精准度。

Microsoft Activation Scripts v3.6（MAS）是一款开源、轻量级的批量激活工具，支持HWID、KMS38、TSforge等多种方式，可离线永久激活Win7至Win11及Office全系列。兼容旧系统如Vista，操作简单，无误报风险。

本文以生动比喻与硬核解析，深入浅出地讲清内存（RAM）与显存（VRAM）的本质区别：内存是CPU的通用工作台，显存是GPU的专用高速实验室。二者分工明确，数据需通过PCIe传输，无法互相替代。尤其在AI训练中，显存容量与带宽直接决定模型能否运行。文章结合代码实例、性能对比表及排错指南，帮助开发者理解“CUDA out of memory”等常见问题，并提供优化策略与云平台建议，是迈向高效AI开发的必读指南。

PPO实战难点不在算法理解，而在系统性不确定：需先明确对齐目标，以SFT模型为起点，严格使用reference model，设计偏好式reward，聚焦policy更新与KL系数调控，并通过行为变化而非loss曲线评估进展——本质是耐心跑通最小闭环。

本文探讨祝福类AI扩展多任务（拜年/感谢/道歉）时的关键工程抉择：表面相似的情绪表达，实则在风险等级、语气分寸与用户期待上差异巨大。多任务微调易致任务“污染”，尤其低风险任务会拉偏高风险任务的表达倾向。核心结论：技术难点不在模型能力，而在厘清人情世故的边界——何时共享，何时拆模，才是成熟落地的关键。

本文以春节祝福AI为例，深入剖析微调落地的典型场景：模型能力足够，但“人情味”不足。它揭示微调的核心价值——不教新知识，而是将符合场景的表达偏好固化为默认输出，30分钟即可见效。适合表达敏感、指标难量化、Prompt难稳定的业务场景。

每天，阿里巴巴集团数万名数据/算法开发工程师正在使用DataWorks，承载阿里巴巴集团99%数据业务构建。

告别碎片化学习！本文系统梳理AI知识五层结构：从基础认知到商业变现，提供完整学习路径与优质资源链接。帮你构建AI知识网络，实现从工具使用到能力落地的跃迁。

本文以春节祝福生成为例，揭示微调本质：它不是技术升级的“最后一招”，而是对任务性质的判断结果——当问题核心是“模型会做但不像你要的”（如风格不一致、分寸难拿捏），且Prompt/RAG已显乏力时，微调反而是最克制高效的选择。提供可落地的三维度决策框架。

Edge浏览器虽功能强大，却常因无法彻底卸载让用户体验困扰。本文推荐一款专清工具——Edge Remover，支持一键移除Edge及WebView2运行时，两种模式灵活选择，操作简单，无需专业技能，彻底清理不留残留，释放C盘空间，提升系统纯净度，是Windows用户必备的卸载利器。

本文深入解析网站源代码与网页源代码的核心概念及区别，阐述其作为互联网技术基石的关键作用。通过剖析PageAdmin等典型源码案例，揭示源代码在技术学习、网站优化、安全维护等方面的核心价值，并探讨如何高效利用代码网站资源进行创新开发。文章强调在尊重版权的前提下，开发者可借助源码资源提升能力，推动网页技术持续发展。

本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开，逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第八篇，MaxCompute Streaming Insert：大数据数据流写业务迁移的实践与突破。 注：客户背景为东南亚头部科技集团，文中用 GoTerra 表示。

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