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1\.前言ApacheFlink是一个分布式流处理引擎，它提供了丰富且易用的API来处理有状态的流处理应用，并且在支持容错的前提下，高效、大规模的运行此类应用。通过支持事件时间(eventtime)、计算状态(state)以及恰好一次(exactlyonce)的容错保证，Flink迅速被很多公司采纳，成为了新一代的流计算处理引擎。

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最近在提交发布个人开源项目：https://github.com/xautlx/nutchajax(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fxautlx%2Fnutchajax)（基于ApacheNutch2.3和Htmlunit,Selen

在日志收集服务器上使用Flume（1.6）的KafkaSink将日志数据发送至Kafka，在FlumeAgent启动之后，发现每个Agent的CPU使用率都非常高，而我们需要在每台机器上启动多个FlumeAgent来收集不同类型的日志，如果每个Agent都这样，那肯定会把机器的CPU吃满了，刚开始使用jstack定位到是org.apache.flume

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数据可视化在过去的几年中得到了长足的发展。开发者对于可视化产品的期待不再是简单的图表创建工具，而在交互、性能、数据处理等方面有了更高级的需求。ApacheECharts始终致力于让开发者以更方便的方式创造灵活丰富的可视化作品。在最新推出的ApacheECharts5，我们着力加强了图表的叙事能力，让开发者可以以更简单的方式，讲述数据背后的故事。

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在数据库代理层中，写节点的数据库连接是一种很重要和稀缺的资源，提升其利用率是一个提升数据库整体性能的重要手段。数据库连接占用过高会大幅增加数据库的资源负担，降低数据库的处理能力。通过延迟启动的事务，可以减少不必要的连接占用时长，提升数据库连接利用率。