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SparkStreaming系列(2)-IMF(spark im)

StreamingContext、DStream、Receiver深度剖析

本课分成四部分讲解,第一部分对StreamingContext功能及源码剖析;第二部分对DStream功能及源码剖析;第三部分对Receiver功能及源码剖析;最后一部分将StreamingContext、DStream、Receiver结合起来分析其流程。

一、StreamingContext功能及源码剖析:

1、 通过Spark Streaming对象jssc,创建应用程序主入口,并连上Driver上的接收数据服务端口9999写入源数据:

透彻理解Spark流处理(2)(spark流数据处理)

本期内容:

1 解密Spark Streaming运行机制

2 解密Spark Streaming架构

一切不能进行实时流处理的数据都是无效的数据。在流处理时代,SparkStreaming有着强大吸引力,而且发展前景广阔,加之Spark的生态系统,Streaming可以方便调用其他的诸如SQL,MLlib等强大框架,它必将一统天下。

英伟达挑战者?专访Graphcore总裁、大中华区总经理卢涛:IPU的稀疏性要强于GPU丨WAIC 2023

每经记者:朱成祥 每经编辑:梁枭

7月6日至7月8日,2023世界人工智能大会在上海举办。7月6日下午,Graphcore(中文名“拟未”)总裁、大中华区总经理卢涛接受了《每日经济新闻》记者专访。

本届大会评选出九大“镇馆之宝”,拟未“Graphcore C600 IPU处理器PCIe卡”就位列其中。据悉,Graphcore C600 IPU处理器PCIe卡主打推理,兼做训练,可以支持各种主流的AI应用,在搜索和推荐等业务上具有一定优势。它在提供低延时、高吞吐量的同时不损失精度,帮助AI开发人员解决“精度与速度难两全”的痛点。

MCP还没用热乎这么快替代就有了 —— UTCP


项目的名字是 通用工具调用协议 (UTCP),简单来讲,MCP的方式是通过一层代理将工具的复杂性统一抽象为一个网关,而UTCP则是描述这个工具是干什么的,经过服务发现后,AI Agent 直接连接这些工具。


官方说这样的优点是消除了“包装税”,降低了延迟,并允许您保留现有的认证、计费和安全设置。

Apache Flink 1.10 细粒度资源管理解析

作者:Paul Lin

出处:
http://www.whitewood.me/2019/10/17/Flink-1-10-%E7%BB%86%E7%B2%92%E5%BA%A6%E8%B5%84%E6%BA%90%E7%AE%A1%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%9E%90

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使用wireshark分析 TCP 性能问题(怎么用wireshark分析tcp连接和建立)

1、检查重传与重复ACK

过滤方法:

tcp.analysis.retransmission || tcp.analysis.duplicate_ack

重传率高表明丢包或网络拥塞(要结合网络带宽、QOS设置等因素判断)。

10分钟入门Flink--架构和原理(flink原理,实战与性能优化)

相信你读完上一节的《10分钟入门Flink--了解Flink》对Flink已经有初步了解了。这是继第一节之后的Flink入门系列的第二篇,本篇主要内容是是:了解Flink运行模式、Flink调度原理、Flink分区、Flink安装。

1、运行模式

Flink有多种运行模式,可以运行在一台机器上,称为本地(单机)模式;也可以使用YARN作为底层资源调度系统以分布式的方式在集群中运行,称为Flink On YARN模式;还可以使用Flink自带的资源调度系统,不依赖其他系统,称为Flink Standalone模式。还有将Flink部署到Kubernetes的模式,称为Flink On Kubernetes模式。

Apache Flink 进阶教程(七):网络流控及反压剖析

作者:张俊

出处:
https://ververica.cn/developers/advanced-tutorial-2-analysis-of-network-flow-control-and-back-pressure

创作不易,未经授权,禁止转载,否则保留追究法律责任的权利。

本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成,由 Apache Flink Contributor、OPPO 大数据平台研发负责人张俊老师分享。主要内容如下:

GitHub上几个AI Agent开发明星项目介绍agent-service-toolkit等

尊敬的诸位!我是一名物联网工程师。关注我,持续分享最新物联网与AI资讯和开发实战。期望与您携手探寻物联网与 AI 的无尽可能。

本周github上出现了几个很火的AI Agent开发项目,包括从入门得到搭好框架,助你快速实现自己的项目。看懂这些,基本就能设计开发app了。今天一起看下。

使用最强大的AI开发工具 LangChain 构建RAG应用-第2部分构建Agents

<<<<接上文

聊天记录的状态管理

说明:教程的这一部分以前使用的是
RunnableWithMessageHistory 抽象类。你还可以在 v0.2文档中查看该版本的内容。从LangChainv0.3开始,建议你利用 LangGraph 的持久化机制,将记忆功能集成到新的 LangChain 应用中。

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