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从API迭代中解放！GraphQL的优缺点与团队价值

本文会详细论述GraphQL的优缺点以及使用边界，以及对开发团队带来的价值。 1....2.2 开发价值——后端 对应后端开发同学而言，也有如下的价值： 减少针对性API设计 业务迭代时，修改方便 便捷文档（Code As Doc） 减少针对性API设计这点，主要体现在，比如针对『不同前端展示的字段不同...』这类需求，传统做法是，用如下不同的URL来区分 - api/app - api/miniapp 图片 而使用GraphQL，后端不需要改变/新增接口，前端可以通过自定义请求参数来控制返回的数据。...2.3 业务价值 对于业务的价值如下： 两端接口定义更方便理解 前端扩张数据控制权 后端从接口适配中解放 图片 GraphQL的灵活性，决定了前端无需与后台对齐接口，就可以开发。...缺点与挑战 业务重构困难 性能瓶颈 通用框架缺乏 把业务重构成GraphQL模式比较困难，因为要改造整个接口，所以不建议旧服务强行改造。

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API场景中的数据流

译者微博：@从流域到海域 API场景中的数据流 我正在重新审视my real-time API research(我的实时API研究)作为上周我所进行的一些“数据流”和“事件溯源”对话的一部分。...StreamData：将任何API转换为实时数据流，而不需要在服务器上执行任何一条代码。 Fanout.io：Fanout的反向代理可以帮助您立即将数据推送到连接的设备。...Apache Flink：ApacheFlink®是一款面向分布式、高性能、始终可用并且始终准确无误的数据流应用程序的开源流处理框架。...Spark Streaming是Spark API核心的扩展，它支持实时数据流的可扩展、高吞吐量、可容错流处理。...它们在某些使用案例中占有自己的位置，大型组织有这些资源，但我仍花了很多时间担心这个小家伙。 我认为在Twitter API社区中可以找到一个很好的Web API与对比Streaming API的示例。

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    【说站】python迭代器的优缺点

    python迭代器的优缺点 说明 1、迭代器优点，节省内存，迭代器在内存中相当于只占一个数据的空间。 因为每次取值都上一条数据会在内存释放，加载当前的此条数据。 惰性机制。...有一个迭代器模式可以很好的解释上面这两条：迭代是数据处理的基石。扫描内存中放不下的数据集时，我们要找到一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。这就是迭代器模式。        ...2、迭代器的缺点，不能直观的查看里面的数据。取值时不走回头路，只能一直向下取值。...iter(l1)   for i in range(2):     print(next(obj))   for i in range(2):     print(next(obj)) 以上就是python迭代器的优缺点

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    数据流动方式迭代：Netflix Studio 的 Data Mesh 实践

    2旅程 在过去的几年里，Netflix Studio 经历了几次数据移动方式的迭代。在初始阶段，数据消费者通过建立 ETL 管道，直接从数据库中提取数据。...Data Mesh 提供了一个拖放式的自助服务用户界面，用于探测源和创建管道，这样用户就可以专注于交付业务价值，而无需担心管理和扩展复杂的数据流基础设施。...在过去的几年中，这些跟踪器中有许多都是由手动管理的 SQL 脚本和来自乐高（Lego，在 Java 服务中实现了 CRON 调度器）的 API 调用驱动的。...这种策略有其自身的一系列挑战：缺乏模式，并且将每个报告列视为一个字符串，这并非总是可行的，对直接 RDS 连接的依赖不稳定以及来自第三方 API 的速率限制（限流）通常会导致作业的失败。...在整个过程中，我们了解到，复杂领域中不断发展的数据移动可能需要多次迭代，并且需要由业务影响来驱动。所有数据利益相关方之间的良好跨职能协作对于打造理想的数据产品至关重要。

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    Flink REST API 的设计指南

    Flink REST API 介绍Flink REST API 是 JobManager 提供的 HTTP 接口，用户可以通过 GET、POST 等 REST 定义的方法，请求获取作业、JobManager...非阻塞的 Flink REST API 设计要点关于拓展 Flink REST API 的方法，我们可以在 Flink 官网文档、各类技术社区文章中得到详细的指引，因而这里不再赘述基础的细节，而是更侧重于讲解遇到的一些常见的问题和解决方案...（AbstractRestHandler），即可在 flink-runtime 模块的 WebMonitorEndpoint 类中，注册这个新的 Handler。...通过为 TaskExecutorGateway 接口中新增方法，并在 TaskExecutor 类中实现该方法，我们可以实现对 TaskManager 的功能调用。...REST API 很简单；但是如果设计不当，阻塞了 Flink 的核心流程，会造成作业不稳定甚至多组件超时退出的后果。

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    React中的-- 数据流

    简介 React的组件简单理解起来其实就是一个函数，这个函数会接收props和state作为参数，然后进行相应的逻辑处理，最终返回该组件的虚拟DOM展现。...在React中数据流向是单向的，由父节点流向子节点，如果父节点的props发生了改变，那么React会递归遍历整个组件树，重新渲染所有使用该属性的子组件。那么props和state究竟是什么？...它们在组件中起到了什么作用？它们之间又有什么区别和联系呢？接下来我们详细看一下。...我们还可以通过propType去约束规范prop的类型，可以通过getDefaultProps方法设置prop的默认值。（可参见我的上一篇笔记） State state是用来描述组件视图状态的。... ); } }); ReactDOM.render( , document.querySelector("body")); 上例中 getInitialState

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    全网最详细4W字Flink入门笔记（上）

    Flink API Flink 本身提供了多层 API： Stateful Stream Processing 最低级的抽象接口是状态化的数据流接口（stateful streaming）。...DataStream/DataSet API DataStream / DataSet API 是 Flink 提供的核心 API ，DataSet 处理有界的数据集，DataStream 处理有界或者无界的数据流...本地模式：本地模式是在单个JVM中启动Flink，主要用于开发和测试。它不需要任何集群管理器，但也不能跨多台机器运行。本地模式的优点是部署简单，缺点是不能利用分布式计算的优势。...，这个新的数据流中包含了所合并的数据流的元素。...迭代由两部分组成：迭代体、终止迭代条件，不满足终止迭代条件的数据流会返回到stream流中，进行下一次迭代，满足终止迭代条件的数据流继续往下游发送： val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

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    全网最详细4W字Flink入门笔记（上）

    Flink API Flink 本身提供了多层 API： 图片 Stateful Stream Processing 最低级的抽象接口是状态化的数据流接口（stateful streaming）。...DataStream/DataSet API DataStream / DataSet API 是 Flink 提供的核心 API ，DataSet 处理有界的数据集，DataStream 处理有界或者无界的数据流...本地模式：本地模式是在单个JVM中启动Flink，主要用于开发和测试。它不需要任何集群管理器，但也不能跨多台机器运行。本地模式的优点是部署简单，缺点是不能利用分布式计算的优势。...，这个新的数据流中包含了所合并的数据流的元素。...迭代由两部分组成：迭代体、终止迭代条件，不满足终止迭代条件的数据流会返回到stream流中，进行下一次迭代，满足终止迭代条件的数据流继续往下游发送： val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

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    数据流中的中位数

    题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...Integer> right = new PriorityQueue(); public void setN(int n) { N = n; } /* 当前数据流读入的元素个数...void insert(Integer val) { /* 插入要保证两个堆存于平衡状态 */ if (N % 2 == 0) { /* N 为偶数的情况下插入到右半边...* 因为右半边元素都要大于左半边，但是新插入的元素不一定比左半边元素来的大， * 因此需要先将元素插入左半边，然后利用左半边为大顶堆的特点，取出堆顶元素即为最大元素，此时插入右半边

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    数据流中的中位数

    题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。 解题思路 我们可以将数据排序后分为两部分，左边部分的数据总是比右边的数据小。...那么，我们就可以用最大堆和最小堆来装载这些数据： 最大堆装左边的数据，取出堆顶（最大的数）的时间复杂度是O(1) 最小堆装右边的数据，同样，取出堆顶（最小的数）的时间复杂度是O(1) 从数据流中拿到一个数后...，先按顺序插入堆中：如果左边的最大堆是否为空或者该数小于等于最大堆顶的数，则把它插入最大堆，否则插入最小堆。...然后，我们要保证左边的最大堆的size等于右边的最小堆的size或者最大堆的size比最小堆的size大1。

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    Python 中的迭代器

    迭代器 iter_lst 比列表 lst 节省内存。对于迭代器对象，内存中虽然已经有了它，但对象的成员没有占用内存空间。而列表一经创建之后，其所有成员已经被读入了内存。...__next__() 方法能够将迭代器成员读入内存，在 Python 中还有一个内置函数也实现此功能，即 next() 函数。...从第6章6.3节学习了 for 循环之后，它就经常出现在程序中，现在要基于对迭代器的理解，从更深层次研究 for 循环。...再观察类 MyRange 内的方法，__iter__() 和 __next__() 是迭代器的标志，在类中定义了这两个方法，就得到了能生成迭代器的类。 在第7章7.1.2节曾经写过斐波那契数列函数。...在 Python 标准库中，还有一个与迭代器密切相关的模块 itertools ，在此也简要给予介绍。

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    【极数系列】Flink集成DataSource读取集合数据（07）

    集合中的所有元素必须属于同一类型 3.2 迭代器创建数据流 fromCollection(Iterator, Class) 从迭代器创建数据流。class 参数指定迭代器返回元素的数据类型。...3.3 给定对象创建数据流 fromElements(T ...) 从给定的对象序列中创建数据流。所有的对象必须属于同一类型。 3.4 迭代并行器创建数据流 注意！...使用迭代器的时候对象必须是实现持久化的，否则报错，详情可以看我的另外一篇文章、 错误：org.apache.flink.api.common.InvalidProgramException: java.util.Arrays...class 参数指定迭代器返回元素的数据类型 3.5 基于时间间隔创建数据流 generateSequence 基于给定间隔内的数字序列并行生成数据流。..._02 = env.fromCollection(list.iterator(),String.class); // 03 从给定的对象序列中创建数据流 DataStreamSource

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    聊聊flink的Table API及SQL Programs

    聊聊flink的Table API及SQL Programs 序 本文主要研究一下flink的Table API及SQL Programs 实例 // for batch programs use ExecutionEnvironment...("outputTable"); // execute env.execute(); 复制代码 本实例展示了flink的Table API及SQL Programs的基本用法 Table API实例...，并允许字段值为null，它可以使用Position-based Mapping及Name-based Mapping 小结 flink的Table API及SQL Programs的基本用法 首先是创建...是internal的，也可以自己选择注册external catalog)，然后就进行table的query，之后就是一些转换操作 关于Table的创建可以从DataSet、DataStream转换过来...；关于Table的查询可以使用api query(scan方法)，也可以使用sql query(sqlQuery方法)，或者是混合使用 也可以将查询的Table转换为DataSet或者DataStream

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