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-{"multi-author":1,"next-js":1,"feature":1}
+{"paper":1,"multi-author":1,"next-js":1,"feature":1}

data/blog/Deque in Python.md → data/blog/Deque in Python.mdx

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+title: Deque in Python
+date: '2023-08-14'
+tags: ['Python']
+draft: false
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 [官方文档 3.12.4](https://docs.python.org/3/library/collections.html#collections.deque)
 
 这里主要总结下deque这个数据结构的特点和使用场景。 如果是关注具体用法，可以直接看官方文档里的示例，很清晰。

data/blog/paper-google-mesa.md → data/blog/Google Mesa Paper.mdx

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+title: Google Mesa Paper
+date: '2021-04-19'
+tags: ['Paper', 'Bigdata']
+draft: false
+---
+
 # Google Mesa论文解读
 [论文地址](https://research.google/pubs/pub42851/)
 ## 1. Abstract
@@ -97,7 +104,7 @@ Key，Value。value的每一列定义aggregation function
 ## 4. Mesa System Architecture
 
 ### 4.1. Single Datacenter Instance
-​![f1](./images/single-datacenter-instance.png)
+​![f1](/images/single-datacenter-instance.png)
 
 ### 4.2. Update/Maintenance Subsystem 
 

data/blog/flink-getting-started.md → data/blog/Hands-on Flink.mdx

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+title: Hands-on Flink
+date: '2022-08-27'
+tags: ['Bigdata']
+draft: false
+---
+
 #  1. Getting Started
 [官方文档](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/)
 
@@ -83,7 +90,7 @@ http://localhost:8081/  本机的dashboard
   }
   ```
 
-  - 判断为欺诈交易的条件：前置交易为小额（<1），紧接着大额交易（>500），并且间隔小于1分钟
+  - 判断为欺诈交易的条件：前置交易为小额（\<1），紧接着大额交易（>500），并且间隔小于1分钟
   - 实现：使用ValueState记录每个账户的状态（flag, timer）；在变更的时间节点维护好变更
   - 为啥要用ValueState？
     - 自动实现了针对每个Key上下文（这个例子中是account id）的状态保存

data/blog/maven-lifecycle.md → data/blog/Maven Lifecycle.mdx

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+title: Maven Lifecycle
+date: '2022-08-07'
+tags: ['Java']
+draft: false
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 # Maven核心概念理解：Build Lifecycle
 ## 序
 在偶尔接触java项目的过程中，经常在maven编译环节报错，每次都要各种搜索才能勉强跑通。 反省了下，主要原因是对maven缺乏体系理解。中间蜻蜓点水看了官方文档多次，过一段时间不使用又忘了。用diigo做的标记，也不怎么利于唤醒记忆。这次，决定把lifecycle涉及概念之间的关系，简单记录下来，作为下次的记忆装载快照。

data/blog/2 ways to parse http json body in golang.md → data/blog/Parse HTTP Body in Go.mdx

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+title: Parse HTTP Body in Go
+date: '2023-02-26'
+tags: ['Go']
+draft: false
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 # Samples
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data/blog/Python中的heapq与PriorityQueue用哪个？.md → data/blog/PriorityQueue and heapq in Python.mdx

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+title: PriorityQueue and heapq in Python
+date: '2023-07-30'
+tags: ['Java']
+draft: false
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+
 # Similarities and Differences
 
 

data/blog/write-udf-using-scala.md → data/blog/Write Spark UDF Using Scala.mdx

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-# 使用Scala编写Spark UDF（Integration with Hive）
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+title: Write Spark UDF Using Scala
+date: '2022-02-16'
+tags: ['Scala', 'Spark']
+draft: false
+---
 
 ## Part1: 与Java编写UDF的异同
 1. 本质是一样的，scala和java都是建立在JVM之上。目标都是编译代码，打包UDF需要的jar；