Rust基金会选举出新的项目领导人
据Rust Blog最新发布来看，Rust基金会选举出新的项目领导人：
阅读原文：https://blog.rust-lang.org/2023/10/19/announcing-the-new-rust-project-directors.html
rip：Rust中的pip
rip是一个更加快速的pip工具，使用rip快速解决和安装Python软件包。
Repo：https://github.com/prefix-dev/rip 阅读原文：https://prefix.dev/blog/introducing_rip
推荐：一些还不错的Rust学习资源
受reddit上帖子的启发，搬运@RyzRx的回复贴，一些还不错的Rust学习资源：
YT Channels
https://www.youtube.com/@jonhoo https://www.youtube.com/@JeremyChone https://www.youtube.com/@NoBoilerplate https://www.youtube.com/@letsgetrusty https://www.youtube.com/@codetothemoon https://www.youtube.com/@timClicks https://www.youtube.com/@fasterthanlime https://www.youtube.com/@_noisecode https://www.youtube.com/@ThePrimeTimeagen https://www.youtube.com/@chrisbiscardi https://www.youtube.com/@rust360
Documentations
https://doc.rust-lang.org/book/ https://rust-book.cs.brown.edu/ https://rust-unofficial.github.io/too-many-lists/ https://rust-script.org/ https://burn.dev/book/motivation.html https://sotrh.github.io/learn-wgpu/#what-is-wgpu https://bevyengine.org/learn/book/contributing/docs/
Why Rust (Fun Stuff): Interview with Senior Rust Developer in 2023
https://youtu.be/TGfQu0bQTKc?feature=shared
阅读原文：https://www.reddit.com/r/rust/comments/17bm5bz/what_are_the_best_tools_to_learn_rust_in_the_most/
blaze ：一个使用Spark的查询引擎
blaze是一个使用Spark的查询引擎，它以擎使用 Apache Spark 语言，并以 Arrow-DataFusion 为核心。
以下为Github摘录：
The Blaze accelerator for Apache Spark leverages native vectorized execution to accelerate query processing. It combines the power of the Apache Arrow-DataFusion library and the scale of the Spark distributed computing framework.
Apache Spark 的 Blaze 加速器利用本机矢量化执行来加速查询处理。它结合了 Apache Arrow-DataFusion 库的强大功能和 Spark 分布式计算框架的规模。 Blaze takes a fully optimized physical plan from Spark, mapping it into DataFusion's execution plan, and performs native plan computation in Spark executors.
Blaze 从 Spark 获取完全优化的物理计划，将其映射到 DataFusion 的执行计划中，并在 Spark 执行器中执行本机计划计算。 Blaze is composed of the following high-level components:
Blaze 由以下高级组件组成： Spark Extension: hooks the whole accelerator into Spark execution lifetime. Spark Shims: specialized codes for different versions of spark. Native Engine: implements the native engine in rust, including: ExecutionPlan protobuf specification JNI gateway Customized operators, expressions, functions Based on the inherent well-defined extensibility of DataFusion, Blaze can be easily extended to support:
基于 DataFusion 固有的定义良好的可扩展性，Blaze 可以轻松扩展以支持： Various object stores. Operators. Simple and Aggregate functions. File formats. We encourage you to extend DataFusion capability directly and add the supports in Blaze with simple modifications in plan-serde and extension translation.
我们鼓励您直接扩展 DataFusion 功能，并通过对 plan-serde 和扩展翻译进行简单修改来添加 Blaze 中的支持。
阅读原文：https://twitter.com/rustjobs_dev/status/1714941732914126859 Repo: https://github.com/blaze-init/blaze
gitui：一个终端UI小工具
Awesome！gitui是一个使用Rust编写的terminal UI小工具🔧。
阅读原文：https://twitter.com/Extrawurst/status/1714979269615513607 Repo：https://github.com/extrawurst/gitui
玩梗时刻：Rust是分析的未来吗？
在 X 上的一个很有意思的帖子：Is Rust the Future of Analytics?
From 日报小组 Lambert
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