大数据周报：本周值得关注的内容

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文章

1、Flink 1.9 发布：期待已久的新特性

Flink 1.9版本带来了多项改进，包括与Hive的集成，以及对流处理和批处理的优化。

2、全面解析Java垃圾回收

虽然Java的垃圾回收机制使得开发者不必过多关注内存管理，但这并不意味着它不重要。实际上，GC机制非常复杂，出现问题时需要依赖详细的日志分析。本文将从头到尾详细讨论Java的垃圾回收机制。

3、深入理解HTTP及RFC

要成为优秀的互联网开发者，必须熟悉HTTP协议。最近，我对RFC2616进行了详细阅读，对HTTP/1.1协议有了更深的理解。接下来，我将总结这段时间的学习成果。

4、Flink 1.9实战：利用SQL读取Kafka并写入MySQL

这份代码已在GitHub上开源（https://github.com/wuchong/flink-sql-submit）。它包含两个主要部分：SqlSubmit实现和一系列示例文件。通过这个实战案例，您将学会如何使用Blink Planner，创建Kafka和MySQL表，以及如何运行数据处理任务。

5、电子商务推荐系统概览

这篇文章涵盖了推荐系统的各个方面，包括推荐的基本概念、优秀的产品推荐、系统面临的挑战（如用户冷启动问题），以及系统的架构设计。

6、如何平衡Cube性能与规模？

随着维度数量的增加，Cuboid的数量会急剧增加，这给Cube构建带来压力。Apache Kylin提供了一些高级配置选项，帮助用户选择最合适的Cuboid组合，从而提升Cube的性能。

资源

1、HTTP头部快速索引

该文档详细列出了HTTP/1.1协议中的所有消息头，并附有简要说明。

2、深圳Flink Meetup分享资料

关注公众号回复“flink-sz”获取资料。

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