«Эра Flink 2.0»: что реально меняется в архитектуре real‑time вычислений

Apache Flink 2.0 — первый мажорный релиз после 1.0 (2016), закрывающий многолетний цикл эволюции архитектуры и устраняющий накопленные болевые точки масштабирования потоковых платформ: усложняющуюся конфигурацию, ограниченность локального состояния, разрыв между batch и streaming, устаревшие API и операционную стоимость при росте AI/real‑time сценариев. В команде BitDive мы уже используем Flink 2.0 для низколатентной обработки потоковых метрик и трассировок (агрегация, выделение аномалий) — это позволило ускорить recovery и снизить стоимость вычислений по сравнению с линией 1.20.x.

https://habr.com/ru/articles/929222/

#apache_flink #java #ml #искусственный_интеллект #обработка_данных #потоковые_данные

Работа с большими файлами в Python

Обработка больших текстовых файлов — распространенная задача в различных областях, таких как анализ данных, машинное обучение, веб-скрапинг и другие. Например, при работе с логами веб-сервера, которые могут достигать гигабайтов в размере, или при обработке больших наборов данных, таких как базы данных транзакций. В таких сценариях, когда файлы слишком велики для загрузки в память целиком, эффективное управление памятью становится критически важным.

https://habr.com/ru/articles/842792/

#потоковые_данные #обработка_данных #большие_файлы #большие_данные #большие_объемы_данных #работа_с_файлами #высокая_производительность #файлы #оптимизация_кода #память_в_python