Java 一路突突突， 版本 16 在 2021-03-16 都发布了, 而我们一直碍于 Java 9 的大改还在 Java 8 上原地踏步, 以往每当有新版本 JDK 发布后都是很快就验证，立马升级。Java SE versions history) 列出了所有 Java 的历史版本的发布日期。在今天(2021-05-04) 网站 Java SE Downloads 上直接提供下载的 Java SE 版本有以下三

1. Java SE 16.0.1
2. Java SE 11.0.11(LTS)
3. Java SE 8u291

两个 LTS(长期支持) 版 8 和  11，外加一个目前最新的非  LTS 版本 16, 其他的版本都被归档到了 Java Archive. 查看一下 Java 支持的 roadmap, 几个 LTS 版本的服务支持年限

版本本      发布日       原定支持至      延期支持至
Java 8      2014/3       2022/3             2030/12
Java 11     2018/9      2023/9              2026/9
Java 17     2021/9      2026/9              2029/9

注意到 Java 8 将比 Java 11 和将来的 Java 17 生命力还顽强，一下就觉得这么久坚守在 Java 8 的阵地上不应觉得有什么好害羞的。眼看着下一个 LTS 版本的 Java 17 就要在今年 9 月份发布了，Java 11 看来是要错过了，等准备好和 Java 8 告别时要直接跳到 Java 17 了。 Read More

前面尝试过用 Java 转换 Apache Avro 数据为 Parquet 格式，本文用 Python 来做同样的事情，并且加入 logicalType: date 类型的支持。本测试中的 Avro 数据也是由 Python 代码生成的。

重复一句 Avro 与 Parquet 的最粗略的区别：Avro 广泛的应用于数据的序列化，如 Kafka，它是基于行的格式，可被流式处理，而 Parquet 是列式存储格式的，适合于基于列的查询。

第一步，生成 Avro 数据文件 user.avro, 须先安装 fastavro

pip install fastavro

生成 user.avro 的代码

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前方许多有关于 Kafka, Docker, Python 和 Kubernates 的文章都是在 Vagrant 虚拟机中做的 Demo，经常用到的一些 Vagrant 命令是时候有必要写篇日志记录下来。Vagrant 是 HashiCorp 家族中的一员，HashiCorp 旗下著名的工具还有  Terraform, Consul,  Vault, Boundary, Packer, Nomad 和 Waypoint. 

说起 Vagrant，不得不提起与之仿佛类似的 Docker，其实它们相差还是比较大的，只因它们给人的外在感觉都是命令行控制 Linux。Vagrant 实质是一个虚拟机的外挂，让我们更方便的用 Vagrant 命令与虚拟机交互，而不用在宿主机与虚拟机间来回切换，管理多个虚拟机就更得心应手了; 而 Docker 是一个容器，容器的本质是宿主机上的一个进程，只是用命名空间与该进程的文件系统，进程，网络等进行了隔离，使得该容器进程看似一个虚拟  OS。

Vagrant 是开发环境的部署工具, 而 Docker 是运行环境的部署工具; Vagrant 操作的是一个标准的 Linux 或  Windows 操作系统，而 Docker 的镜像考虑到发布服务的个头，通常是一个裁剪的系统，去除了服务器非必要的命令。既然 Vagrant 对应的是虚拟机，那么在 Vagrant 中的操作，安装的软件在 Vagrant 退出后都会保留下来，而 Docker 中操作的都是当前容器(copy-on-write)，并不影响所对应的镜像, 除非用 docker commit 固化为新的镜像.

明白了 Vagrant 只是一个虚拟机的皮，那他在不同的硬件平台或操作系统下需要与不同的 Provider, 如 VirtualBox, Hyper-V, VMware 等配合工作，还能用 Vagrant 来操作 Docker。

有了 Vagrant, 从此不再需要下载不同操作系统的 ISO 安装镜像文件，耗时的逐步安装操作系统，也不用手工的下载别人安装好并导出的虚拟机文件，一切有点类似 Docker 一样从远程公共仓库中选择系统即可。
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在上篇 使用 Java 转换 Apache Avro 为 Parquet 数据格式 实现把 Avro 数据转换为 Parquet 文件或内存字节数组，并支持 LogicalType。其中使用到了 hadoop-core 依赖，注意到它传递的依赖都非常老旧， 到官方 Maven 仓库一看才发现还不是一般的老

长时间无人问津的项目，那一定有它的替代品。对啦，据说 hadoop-core 在 2009 年 7 月份更名为 hadoop-common 了，没找到官方说明，只看到 StackOverflow 的 Differences between Hadoop-coomon, Hadoop-core and Hadoop-client? 是这么说的。 应该是这么个说法，不然为何 hadoop-core 一直停留在  1.2.1 的版本， 而且原来 hadoop-core 中的类在 hadoop-common 中可以找到，如类 org.apache.hadoop.fs.Path。不过在 hadoop-core-1.2.1 中的 fs/s3 包不见， 这么重要的 s3 文件系统没了。 Read More

Avro 和 Parquet  是处理数据时常用的两种编码格式，它们同为 Hadoop 大家庭中的成员。这两种格式都是自我描述的，即在数据文件中带有 Schema。 Avro 广泛的应用于数据的序列化，如 Kafka，它是基于行的格式，可被流式处理，而 Parquet 是列式存储格式的，适合于基于列的查询，不能用于流式处理。

既然是一个系统中可能同时用到了这两种数据存储格式，那么就可能有它们之间相互转换的需求。本文探索如何从 Avro 转换为 Parquet 格式数据，以 Java 语言为例，所涉及到的话题有

1. 转换 Avro 数据为 Parquet 文件
2. 如何支持 Avro 的 LogicalType 类型到 Parquet 的转换, 以 date 类型为例
3. 实现转换 Avro 数据为 Parquet 字节数组(内存中完成 Avro 到 Parquet 的转换)

本文例子中所选择 Avro 版本是当前最新的 1.10.1 Read More

管理一个远程机器最常规的做法是 SSH(Unix/Linux, Mac) 或 PowerShell/RDP(Windows)，这就要求远端机器要开通相应的访问端口及打开防火墙，配置好登陆用的用户名密码或 SSH Key。当选择一个 EC2 实例的时候，可以点击 "Connect" 按，它提供有三种连接选择：

1. EC2 Instance Connect: 要求 EC2 配置了 SSH Key, 启动了 sshd 并开启了 ssh 的 Security Group，还要在实例上安装了 ec2-instance-connect(如安装命令 sudo yum install ec2-instance-connect)
2. Session Manager: 这就是我们本文要讲述的，sshd 不用启动，Security Group 只要求能往连接外部的 443 端口，SSH Key 不需要
3. SSH client: 客户端 SSH 到 EC2 实例，需要打开 sshd 其 22 号端口接受连接的 Security Group，用 SSH Key 或 AMI 中的用户名和密码，或配置加入了域后使用域帐号验证登陆

AWS 的 Session Manager 提供了通过浏览器或 AWS CLI 来访问 EC2 实例，甚至是本地机房的机器或虚拟机(需 advanced-instances tier 的支持)，不再依赖于 SSH。 Read More

Java 单元测试最趁手的 Mock 组件当属 Mockito，虽然它最初是基于继承来实现 Mock 的，所以对私有方法，私有属性，静态方法， final 类，final 方法，构造函数无能为力。于是有时不得不引入 JMockit 或 PowerMockit 来辅助。不过现在的 Mockito 功力有所增强。

首先是 Mockito 2.1.0 开始可以 Mock final 类和 final 方法，要在 classpath 下创建个文件 mockito-extensions/org.mockito.plugins.MockMaker, 内容为 mock-maker-inline。 之前写过一篇介绍：Mockto 也能 Mock final 类和 final 方法了，其中也探索了它的实现细节，使用到了 ByteBuddy 修改字节码。

从 Mockito 3.4.0 通过类似的 mockto-extensions 扩展的方式，实现了对静态方法的 Mock。所有使用到的接口是 org.mockito.MockedStatic， 它当前在 Mockito 3.7.7 中还是一个试验性方法 @Incubating，能拿来用就行。 Read More

又一月有半未落下一个符号了，越来越喜爱用 Python 来高效的辅助日常工作了。先前在 Shell 下使用 Python 代码，因为 Vim 可以配置 Kite 进行代码的自动完成。很早就知道 Jupyter Notebook, 但觉得它还不够漂亮，又没代码提示，也就一直没理会它，后来看到 Kite 可以支持 JupyterLab, 一启动 JupyterLab 的那一瞬间，果然比 Notebook 高大上了许多。有了 Kite  加持，写代码更是顺畅的多，当然还飞不起来。Notebook  应该是一个更经典的工具，它的一系列插件还得稍稍移植到 JupyterLab 上去才能用。

本文快速体验一下 JupyterLab, 从自身到几个基本插件的安装。本人使用的操作系统是 Mac OS X, 刚开始用 python -m venv jupyterlab-venv 创建的虚拟环境中用 pip 来安装，后来发现不知何时在我的 Python 3.8 的 bin 目录中居然安装有 jupyter 和 jupyter-lab 命令，pip install jupyterlab 后 jupyter-lab --version 和 jupyter lab --version 显示的是不同版本 Read More