发布时间：2026-01-05
本文介绍如何使用 Python 的 FFI (Foreign Function Interface) 来调用 C/C++ 代码，包括调用动态链接库和在 Python 代码中嵌入 C 代码两种方法。FFI 能够提高开发效率，并支持多种编程语言和操作系统。
发布时间：2026-01-05
本文详细介绍了如何使用 C/C++ 扩展 Python 类模块，包括编写构造函数、析构函数、成员属性和方法，以及内存管理和引用计数规则。文章包含流程图和代码示例，帮助读者逐步掌握 Python 扩展模块开发的完整流程，并深入理解成员属性和方法的注册绑定。
发布时间：2026-01-05
学习如何使用 C/C++ 扩展 Python，包括嵌入 Python 解释器和开发 Python 模块。文章涵盖了初始化、执行 Python 代码、参数解析、模块创建等关键步骤，并提供了代码示例和编译方法，帮助你提升 Python 应用程序性能并深入理解 Python 的实现原理。
发布时间：2026-01-05
学习 Scala 基础语法知识，包括构建工具 sbt 和 maven 的使用介绍，并附上官方文档链接。适合 Scala 初学者快速入门。
发布时间：2026-01-05
深入学习sbt Scala构建工具，涵盖sbt构建文件配置、依赖管理(+=, %, %%)、常用命令(clean, compile, test, run, package, console, reload)以及目录结构详解。提升你的Scala项目构建效率。
发布时间：2026-01-05
本文档描述了一种特定文件结构，包含定义段（%{}%）、规则段（%% %%）和辅助程序段三个部分。了解这种结构有助于理解和优化相关程序或文档。
发布时间：2026-01-05
发布时间：2026-01-05
技术博客文章归档，涵盖算法、数据库、机器学习、信息安全、大数据、前端、网络编程、编程语言（C/C++, Rust, Go, Python, Lua, Scala, LLVM）等多个领域，包含大量实用技巧和深入技术分析。
发布时间：2026-01-05
发布时间：2026-01-05
发布时间：2026-01-05
ClickHouse是一个高效的列式数据库管理系统(DBMS)，擅长处理非关联数据和海量日志型数据，具有良好的数据压缩效果。本文简要介绍ClickHouse的数据类型，并提供查询数据类型的SQL语句。
发布时间：2026-01-05
本文介绍如何使用 ClickHouse 的 Kafka 引擎构建物化视图，实现对 Kafka 数据的实时处理和聚合。文章涵盖了表结构创建、物化视图构建、聚合查询以及日志查看等方面，并提供了具体的 SQL 代码示例和注意事项，帮助读者快速上手 ClickHouse 的数据处理流程。
发布时间：2026-01-05
ClickHouse Kafka 引擎详解，介绍了其特性、老版和新版配置格式，包括发布订阅数据流、容错存储机制以及处理流数据的能力。 学习如何使用 Kafka 引擎高效处理实时数据。
发布时间：2026-01-05
发布时间：2026-01-05
本文使用 esrally 工具对 Elasticsearch 进行流水数据写入压测，测试了 1000 万、2000 万和 5000 万条数据写入的性能，并对结果进行了详细分析，包括索引时间、合并时间、刷新时间、查询性能等指标，以及不同查询方式下的性能对比。文章还提供了 track.json 和 index.json 配置文件示例。
发布时间：2026-01-05
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深入理解 Apache Flink 窗口函数，包括滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等三种窗口类型，以及 ReduceFunction、AggregateFunction、ProcessWindowFunction 等窗口处理函数，并讲解 Trigger 和 Evictor 的作用。
发布时间：2026-01-05
本文详细介绍了Flink大数据环境的准备，包括Flink的下载、安装、环境变量配置、启动、关闭以及Job程序的提交方式。文章以WordCount程序为例，演示了如何在Flink中运行一个简单的批处理程序，并介绍了Flink Web界面的使用方法，方便用户监控和管理Job。
发布时间：2026-01-05
本文档介绍了如何使用 sql-client 配置文件连接数据源，定义表、视图和 UDF，并执行 SQL 查询。配置文件包含 tables、functions、catalogs、execution 和 deployment 等配置项。示例展示了使用 CSV 数据作为数据源，并执行 group by 语句的 SQL 查询。
发布时间：2026-01-05
发布时间：2026-01-05
本文介绍如何使用 Apache Flink 进行大规模日志文件批处理，以统计每小时接口错误码。文章涵盖了 Flink 环境配置、Scala 代码实现、JSON 数据解析、数据聚合以及 Jar 包打包和提交等步骤，并提供了完整的代码示例和详细的步骤说明。适用于处理 4G 压缩包解压后 40-50G 的大规模 JSON 日志数据，并针对接口错误码进行统计分析。