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Deep Dive into Apache Flink Real-time Data Processing Mastery
Apache Flink深度解析
Apache Flink是一个开源的流处理和批处理框架，专注于实时数据处理。Flink的设计目标是提供低延迟、高吞吐量的数据处理能力，同时支持事件时间和状态管理，使其在大数据领域中成为了重要的工具。将深入探讨Flink的核心概念、架构、API以及实际应用案例。
1. Flink核心概念
流与数据流模型：Flink基于无界数据流模型，意味着它可以处理无限的数据流，而不仅限于批处理。数据流由数据源（Sources）和数据接收器（Sinks）组成。
事件时间：Flink支持事件时间处理，这是实时处理中至关重要的概念，基于数据生成的时间而非处理时间。
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2024-10-25
Flink在容器环境中的部署与优化
作为一款大数据处理工具，Flink已经广泛应用于工业生产和科研领域。然而，在容器化环境中部署Flink仍然是一项复杂的任务。介绍Flink在容器中的部署和配置，帮助开发者更好地理解和使用Flink。Flink的基本架构包括JobManager、TaskManager和Dispatcher三个组件。它们可以分别部署在不同的容器中，以提高灵活性和可扩展性。在容器化环境中，可以使用Kubernetes（K8s）来部署和管理Flink。Kubernetes提供了一个统一的平台来部署和管理容器，使得Flink的部署和管理更加简单和灵活。通过Kubernetes，可以轻松地扩展或缩减Flink集群的规模。
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2024-10-21
基于邮箱的流任务简化线程模型提案
我们提出此方案的动机是采用基于邮箱的方法简化流任务的线程模型（类似于演员模型中常见的执行模型）。在Flink流任务的当前线程模型中，存在多个线程可能同时访问对象状态，例如事件处理和检查点触发。线程通过单一的“全局”锁——著名的检查点锁——相互隔离。
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2024-10-21
Doris Flink 连接器自编译方法
官方网站未提供编译好的 Doris 连接器下载选项，您需自行编译。我已完成编译，并分享给大家下载。适用于 Flink 1.13.5 版本；编译版本包括 2.12、1.13.5、0.13.0、5.0.0、3.8.1、3.3.0、3.2.1。
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2024-10-20
基于Flink的实时亿级全端用户画像系统
本课程详细介绍了基于Flink流处理的实时亿级全端用户画像系统，应用于大型电商系统场景。系统采用第四代计算引擎Flink和微服务架构Spring Boot+Spring Cloud，前端使用Vue.js+Node.js，符合企业级标准。
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2024-10-20
flink 1.12.0 Java语言编译后的压缩包下载
flink 1.12.0版本的Java语言编译后生成的压缩包，可供手动编译及调试运行，功能稳定可靠。
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2024-10-15
优化Flink状态及远程状态探索
Flink状态优化指对Flink中的状态进行优化，以提高任务性能和可靠性。状态是Flink任务中的特殊数据结构，用于存储执行过程中的中间结果或信息。优化主要包括压缩和远程存储两方面。压缩优化使用多种算法如LSD、Snappy、Zstd，减少存储空间和传输时间。远程状态探索则将状态存储在远程服务器，提高了任务的可靠性和可扩展性，避免了本地存储的限制。状态分为Keyed State和Operator State，应用于不同的数据处理需求。
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2024-10-15
FLINK-1.12.0-BIN-SCALA_2.11-el6安装包
Apache Flink 1.12.0是为CDH 5.2~6.4平台设计的流处理引擎，适用于系统el6环境。
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9
2024-10-13
Flink与Iceberg优化数据入湖策略的完美组合
数据入湖是大数据处理中的重要步骤，涉及如何有效存储各种数据源的数据，并确保数据完整性和一致性。Apache Flink和Apache Iceberg是解决这些挑战的关键工具。深入探讨了它们如何应对数据传输中断、数据变更管理、近实时报表性能下降和实时CDC数据分析等核心挑战。Apache Iceberg通过ACID事务、动态Schema管理和优化的元数据管理提供了强大支持，而Flink则通过状态管理与容错和统一API支持实现了流和批处理的高效整合。
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2024-10-13
利用Apache Flink在字节跳动实现HTAP技术的能力提升
字节跳动正利用Apache Flink技术，提升其HTAP技术的能力。
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2024-10-12