Flink Checkpoint轻量级分布式快照机制

Apache Flink 的Checkpoint机制挺实用的，能在大数据流的场景中保证高效、准确的状态一致性。它的轻量级分布式快照特性，让系统可以在不中断业务的情况下保存当前状态，遇到系统故障时也能精确恢复。通过结合Keyed State和Operator State，可以灵活各种数据流和算子状态。而且，支持多种状态持久化方案，比如内存、HDFS 和 RocksDB，保证了数据的持久化和高效存取。你还可以通过增量 Checkpoint 来减少存储开销，提升系统性能。，掌握 Flink 的 Checkpoint 机制，能让你在开发实时流应用时，更加游刃有余。如果你在开发过程中担心系统故障影响数据

flink 0 2025-06-13

业务计算测试Flink流计算框架2020年中国企业服务研究报告

业务计算的 Flink 测试总结，挺适合想搞清楚 Flink 在实际场景里到底值不值得上的你。报告里对比了几种典型的流计算任务，像是简单、时间窗口、精确计算啥的，还测了下性能和适配性，用的都是实打实的场景，靠谱。 Flink 的流式能力，在这篇测试里算是比较全面地展示了出来。不光跑了各种业务场景，还拉出来和公司原有流计算做了对比，时延、吞吐量一看就有数，适不适合，看看就知道。 测试方式也蛮实用：直接搭了套 Flink 加周边组件，跑了一遍完整流程。要是你公司也在考虑上 Flink，那这篇报告其实就像个入门地图，少踩不少坑。 顺带附上几个资源链接，想深入点可以看看： Flink 实时计算框

flink 0 2025-06-13

Flink编程实践指南中文版

Flink 是个流数据和批数据的分布式计算引擎，主要基于 Java 实现，性能高且扩展性强。文档了 Flink 的核心概念和开发技巧，包含了多代码实例，适合刚接触 Flink 的朋友。其实，Flink 的一个亮点就是它支持批和流的统一模型，适合实时数据流，应用场景广泛。对比其他大数据引擎，它在低延迟和高吞吐量方面的表现相当不错。文档里还覆盖了环境搭建、API 使用等实用内容，保证你一步步掌握 Flink 的精髓。如果你想深入了解 Flink 的开发，是 DataStream API，这个文档会对你有大。

flink 0 2025-06-13

Flink基于Task的流处理动态调度方案

以Flink的task 为中心的流设计，思路挺新鲜，适合你想更细粒度掌控任务执行逻辑的时候用。文件名看着有点长，但内容不啰嗦，讲得还挺清楚。任务粒度的调度、资源动态调整、状态恢复这些点都有涉及，适合对性能敏感、业务复杂的场景。之前做大数据时，常遇到整体拓扑太重、不好拆的问题，这个文档里的方案就比较灵活。结合了像StreamGraph和检查点机制这些底层特性，能让任务更高效，调优空间也大。对比了下同类方案，像是Storm、Spark那种以算子为核心的方式，这种以task为中心的方式，更贴近资源调度和实际运行单元，嗯，挺有意思的一个切入点。另外推荐几个配套资源，像《Flink 入门指南》、《Str

flink 0 2025-06-13

Blink 1.5阿里流引擎

阿里的 Blink 流引擎，基于Flink 1.5改的，已经编译好了，直接下载就能跑，省了不少事。地址在：http://evassmat.com/21655709/blink15。blink 的稳定性挺靠谱，后台业务量大也能顶得住。像广告推荐、搜索这些高并发场景，阿里内部就是这么搞的，响应也快，数据能力也强。你平时用过Flink、Spark Streaming的话，会觉得 Blink 的 API 风格还挺眼熟的，迁移学习成本也低。阿里也说过，开源是为了让中小厂商也能用得上，工具做得不赖。哦对了，想更深入了解 Blink 和阿里在流上的实践，可以看看这些资料，都是干货：Blink 在阿里集团的实

flink 0 2025-06-13

Flink 1.12实时计算框架

CDP7.1.6 里的 Flink1.12，真的是一个比较稳的组合。Flink 这版本引入了不少提升，比如状态管理的 Changelog 优化，SQL 支持也更灵活，流起来更顺手。要是在大数据场景下，尤其对实时要求比较高的系统，用它准没错。Parcel 包也帮你省下了不少配置时间，装起来快，适配 CDP 也蛮好。整体体验下来，开发、部署、维护都轻松不少。

flink 0 2025-06-13

Flink 1.11.2实时计算框架

Flink 1.11.2 是个挺强的实时流框架，支持低延迟和高吞吐量，适合用来做实时数据和批任务。Flink 1.11.2 在前一版本基础上优化了不少，性能和稳定性都有了提升。你可以通过它的 DataStream API 实时数据流，也可以通过 DataSet API 批量数据。源码结构清晰，模块划分明确，包括 flink-core、flink-runtime、flink-streaming-java 和 flink-connector 等。学习这些源码能你更好地理解 Flink 的工作原理，提升性能或开发中的实际问题。对于有志于深入流的开发者来说，Flink 1.11.2 的源码绝对是一个不

flink 0 2025-06-13

KingBase 8.2.0JDBC驱动包

人大金仓（KingBase）驱动包，支持数据库连接的一站式方案。版本为 8.2.0，稳定性挺强，兼容性也蛮好的。如果你在用人大金仓数据库，安装这个驱动包能让你避免多坑。配置简单，支持 JDBC 连接，实用性高。你可以直接下载 jar 包，直接集成到你的项目中，保证数据库操作流畅无阻。对于做数据驱动的开发者来说，这个驱动包是个不错的选择。 驱动包的使用场景挺广泛的，比如说你要连接人大金仓数据库，做数据查询、写入等操作，直接引入这个包，配置一下就能搞定。如果你平时用过其他的 JDBC 驱动包，像 MySQL 或者 Oracle，这个驱动包的使用方法其实也挺类似的。所以对你来说上手应该不难。 不过，

flink 0 2025-06-13

Apache Paimon中文教程

Apache Paimon 的中文教程，真挺实用的。作为新一代的数据湖方案，它跟老牌的 Apache Hudi 比起来，在性能上确实更胜一筹，运维起来也没那么费劲。文档里讲得比较细，从怎么对接 Flink、Spark 到参数调优、故障，都覆盖到了，适合想用 Paimon 落地的同学先过一遍。

flink 0 2025-06-13

Flink Connector Kafka 1.13.2Scala 2.12

flink 的 Kafka 连接器里，flink-connector-kafka_2.12-1.13.2.jar这个版本算是比较稳定的老熟人了，Scala 2.12 环境下用它还挺顺手的，兼容性好，不容易踩坑。 Flink 1.13.2版本的配套连接器，API 变化不大，用起来也比较舒服，尤其是在你想用DataStream API去消费 Kafka 数据的时候，响应也快，代码也简单，实战里挺高频的。 之前试过其他版本，比如 2.11-1.13.6 也还行，不过2.12在 Scala 生态里更常见，配合 Flink 的 SQL 支持也蛮好用的，是写 SQL 查询 Kafka 表时，基本无缝衔接。

flink 0 2025-06-13