摘要:
无需Java/Scala代码!本文基于Flink 1.20.1版本,手把手教你在WSL2 Ubuntu环境下搭建开发环境,使用SQL Client体验实时流计算的魅力,轻松跑通第一个数据流任务。 阅读全文
无需Java/Scala代码!本文基于Flink 1.20.1版本,手把手教你在WSL2 Ubuntu环境下搭建开发环境,使用SQL Client体验实时流计算的魅力,轻松跑通第一个数据流任务。 阅读全文
posted @ 2026-02-06 15:17
代码匠心
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如何在 Trae IDE 中利用 jimeng-api 项目,快速搭建并使用即梦 (Jimeng) 的 AI 绘图能力,实现免费的高质量图像生成。
本文深入解析 Apache Flink 的核心特性——状态管理(State Management)与容错机制(Fault Tolerance),涵盖状态类型、State Backend 选择、Checkpoint 原理及配置、以及 Savepoint 的生产实践。
本文系统讲解 Apache Flink 的事件驱动编程模型,涵盖 ProcessFunction、定时器与状态、事件时间与 Watermark、与窗口的对比以及最佳实践。
引言 在当今数据爆炸的时代,企业面临着前所未有的数据处理挑战——如何同时满足海量历史数据的批处理分析需求和实时数据的低延迟查询需求?2014年,Storm的作者Nathan Marz提出了一种革命性的架构模式——Lambda架构,为解决这一矛盾提供了优雅的解决方案。 Lambda架构通过巧妙地将数据
本文详细介绍Apache Flink的批处理与流处理执行模式,包括Execution Mode的概念、配置方法、实现原理以及最佳实践。
本文以Apache Flink实时流处理为核心,通过SocketWordCount示例,系统讲解实时流处理基础概念、Flink优势、代码实现与并行处理机制,助力读者掌握Flink流处理实战技能。
本文详细介绍了Flink数据输出(Sink)的核心概念、各种连接器的使用方法、配置选项及可靠性保证机制。基于Flink 1.20.1的DataStream API,通过丰富的代码示例展示了如何将处理后的数据输出到Kafka、Elasticsearch、文件系统等不同目标,并构建了一个完整的实时数据处理流水线。
本文介绍了Flink数据转换的核心操作,包括基本转换(Map、Filter、FlatMap)和键控转换(KeyBy、Reduce、Aggregate)。基于Kafka数据源环境,演示了如何使用Flink DataStream API实现数据流处理流程,涵盖字符串处理、分组聚合等典型场景。文章详细说明了环境配置、依赖管理和具体代码实现,为构建实时数据处理管道提供了实用指导。
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