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Go语言调度（三）：并发
序言
这是一个由三部分组成的系列文章，翻译而来，原文出处请戳。 将提供对Go语言调度器背后的机制和语义的理解。这是第三篇，这篇文章将着重于并发。
简介
当我在解决一个问题，特别是新问题的时候，我并不会一开始就考虑到并发是否是一个好的选择。我最开始会用串行的方式并保证能够正常工作。然后经过可读性和技术评审，我会开始思考如果用并发的方式是否合理且可实践的。有些时候并发毫无疑问是一个好的选择，有的时候却又不太确定。
使用Spark Structured Streaming的Window和UDF进行数据处理
最近经历了一个流数据处理的项目，数据源是kafka，需要聚合并分组时间段内的数据，然后基于聚合好的数据集来做分析， 最后再将计算结果数据。经过一番调研，最终选择了spark sructured streaming。因为之前没接触过spark，调研也花了好一番功夫，google了好久，关于spark structured streaming的中Group、Window和UDF基本都是分开使用或讨论。将这三者结合起来的案例少之又少，我也是费了好一番功夫才弄出来（可能是鄙人太菜了，大雾）。 鉴于此，我把项目中的关于Group + Window + UDF的使用，抽了一个demo出来，作成此文。