遇到一个Linux系统 glibc内存分配导致的OOM问题，根源是内存回收出现问题，导致碎片太多，内存无法回收，系统认为内存不够用了。涉及到以下知识点：1、Linux中典型的64M内存区域问题2、glibc内存分配器ptmalloc2的底层原理3、glibc的内存分配原理（Arean、Chunk、bins等）4、malloc_trim对内存回收的影响

flink中比较重要的是时间和状态，学习flink的过程中对水位线的理解一直模糊，经过一段时间的消化，在此总结总结。本文主要把水位线是什么，怎么来的，有什么用描述清楚。

在Flink中根据数据集是否根据Key进行分区，将状态分为Keyed State和Operator State（Non-keyed State）两种类型 ，在之前的文章《Flink中基于KeyedState的计算开发方法》已经详细介绍了Keyed State的概念和用法，本文将继续介绍Operator State。

前言状态在Flink中叫作State，用来保存中间计算结果或者缓存数据。根据是否需要保存中间结果，分为无状态计算和有状态计算。对于流计算而言，事件持续不断地产生，如果每次计算都是相互独立的，不依赖于上下游的事件，则是无状态计算。如果计算需要依赖于之前或者后续的事件，则是有状态计算。

作者:王东阳前言ANSI-SQL 2011 中提出了Temporal 的概念，Oracle，SQLServer，DB2等大的数据库厂商也先后实现了这个标准。Temporal Table记录了历史上任何时间点所有的数据改动，Temporal Table具有普通table的特性，有具体独特的DDL/DML/QUERY语法，时间是其核心属性。历史意味着时间，意味着快照Snapshot。

所谓Catalog即数据目录，简单讲，Catalog是企业用于管理数据资产的方式，Catalog借助元数据来管理数据，包括数据收集、组织、访问、发现和治理。可见，Catalog在数据资产管理中处于核心位置。元数据本身内容非常丰富，包括技术元数据、业务元数据和操作元数据，本文仅仅研究大数据计算存储框架本身的技术元数据，比如数...

Iceberg作为凌驾于HDFS和S3等存储系统之上的数据组织框架，提供了数据写入、读取、文件管理和元数据管理等基本功能，虽然Iceberg提供了丰富的API接口，但是面向API开发需要使用方比较了解其原理和实现细节，还是显得门槛过高。此外，在面向实时数据读写场景，需要有一个桥接框架来自动完成数据的读写，于是Iceberg和Flin...