恭喜!Apache Hudi社区新晋多位Committer

来自阿里云的Pengzhiwei和DannyChan因在ApacheHudi社区的杰出贡献而晋升为Committer。Pengzhiwei专注于数据湖格式与实时入湖技术,DannyChan则致力于Flink与Hudi的集成。

1. 介绍

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经过Apache Hudi项目委员会讨论及投票决定,来自阿里云的PengzhiweiDannyChan成为Apache Hudi Committer,新晋人才也保证了Hudi社区在正确的轨道上不断发展。

Pengzhiwei持续在Apache Hudi社区贡献,开发了诸多特性,如Spark SQL集成Hudi,该功能降低了用户使用Hudi的门槛,SQL化操作让数据入湖更加顺滑,还贡献了Spark流式读取Hudi表,Spark FileIndex等一系列Spark侧的特性,同时在Github Issue、Hudi中国微信群积极回答用户各种问题,Pengzhiwei是一个非常好的团队协作同学,Pengzhiwei具有多年流计算SQL引擎开发经验,目前主要负责数据湖格式以及实时入湖方面的研发工作。

Danny Chan也贡献了非常多的特性,主要集中在Flink与Hudi的集成,包括新的无阻塞的Flink写入链路,Flink流和批读Hudi表(COW和MOR),以及实现了Hudi Flink SQL Connector(读和写),极大方便了数据入湖。同时Danny也积极回答用户的各类问题,同时也输出了Flink与Hudi集成指南,并且开了一场Flink集成Hudi的直播,DannyChan目前专注于Flink与Hudi的集成。

2. 社区

随着AWS、阿里巴巴等世界顶级云厂商内置Hudi为数据湖基础设施,赋能世界范围内成千上万公司,基于Hudi构建事务型实时数据湖平台,以Lakehouse架构赋能AI和BI等典型的大数据场景,驱动企业数字化转型。

Apache Hudi社区在不断发展壮大,微信群/社区Slack/邮件列表非常活跃,讨论也非常开放,随着Hudi被越来越多公司熟知和使用,也吸引全球越来越多的小伙伴参与到社区中,对华人非常友好,其中来自国内开发者的声音越来越大,也欢迎一起更多国内小伙伴一起参与社区,让你的代码创造世界范围的影响力。

3. 如何参与

如果你想参与Hudi社区但还不了解如何参与,可参考如下两篇文章:

快速参与下一代数据湖顶级项目ApacheHudi

一行代码成为Apache Contributor

持续参与社区贡献,如特性开发、bugfix、Code Review、回答用户问题、积极参与讨论、推广Hudi等,Committer便水到渠成,行动起来,下一个Committer可能就是你。

4. 最后

再次恭喜Pengzhiwei和DannyChan,一起打造更好的数据湖平台。

Apache Hudi项目github地址:https://github.com/apache/hudi,欢迎fork & star

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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