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本文由我进行整理，整理后发布至开源社区。内容源自阿里巴巴技术专家宋辛童 (五藏) 在 8 月 7 日线上 Flink Meetup 分享的《Flink 1.14 新特性预览》。主要内容为：简介 流批一体 Checkpoint 机制 性能与效率 Table / SQL / Python API 总结GitHub 地址https://github.com/apache/flink社区文章仓库整理地址https://github.com/czy006/FlinkClub欢迎大家给.

个人介绍有幸在开源之夏选上课题基于CarbonData 之 Presto 优化课题，这个课题主要是针对Presto使用CarbonData查询上做更多的一些优化。这个课题对于我来说十分有挑战点，涉及大数据领域的组件十分多，首先CarbonData作为大数据的一种文件存储格式，在OLAP计算引擎上的查询加速实现有助于数据更快的查询和产出；其次大数据涉及的组件和版本比较广泛，在测试、兼容各种方面带来的挑战会很多，例如Hadoop、Spark、Presto（Trino）、Hive等多个开源大数据组件的协同运行和

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Spark介绍         Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark...