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

MATLAB使用CNN-GRU结合注意力机制进行多变量时间序列预测

MATLAB 的 CNN-GRU 时间序列预测项目，用起来还挺顺手的。代码结构清晰，细节讲得比较透，从模拟数据生成到模型搭建、训练、可视化全都有，整体节奏挺适合刚上手深度学习预测任务的朋友。重点是，它还把注意力机制也加进来了，预测效果提升不少。 CNN-GRU 结合注意力机制的设计思路，挺有意思的。卷积负责提特征，GRU 管时间信息，注意力机制再补一刀，模型结构算是比较全面的了。如果你以前只玩过单一模型，可以看看它怎么组合起来的，挺涨见识的。 流程方面，trainNetwork搭配自定义层使用起来还算顺滑，训练过程响应也快。整个项目还留了不少可优化的点，比如网络深度、注意力的形式、损失函数的替

flink 0 2025-06-13

FlinkSQL流式与批处理SQL编程指南

FlinkSQL 是 Flink 的一个简化数据的 SQL 接口，可以让开发者像写 SQL 一样轻松流数据和批数据。不需要太深的底层知识，你就能高效进行数据查询和转换。这个文档详细了 FlinkSQL 的核心功能，比如连接、聚合、窗口等，还有一些源码，你理解 FlinkSQL 的运行原理。你将看到 Flink 如何利用事件时间保证准确性，如何优化查询性能，甚至可以了解到如何在阿里云的环境下优化 Flink 作业的效率。如果你是想深入了解 FlinkSQL 的开发者，这个文档是好的参考资料哦！

flink 0 2025-06-13

Flink实时计算框架

Apache Flink 是个挺强大的流框架，主要大数据的实时流。Flink 的设计比较独特，既支持高吞吐的流，又具备批能力，给开发者了多灵活性。最吸引人的特性之一是Exactly-once语义，这意味着即使发生系统故障，也能确保数据的准确性。另外，Flink 的反压机制也蛮不错，能够在数据流量过大时自动调整，避免系统崩溃。Flink 的内存管理也挺智能，它在 JVM 内自己做了优化，避免了过多的垃圾回收。它的容错机制使用了分布式快照来确保数据的稳定性。在和其他流框架比如 Spark Streaming 的对比中，Flink 在时间和容错机制上做得比 Spark 更好。如果你正在做实时数据流，

flink 0 2025-06-13

Flink在数据湖场景下的应用

Flink 在数据湖里的应用，真的挺香的。批流一体的特性让你在实时数据流和历史批数据时都能游刃有余。你想做实时推荐、风险控制还是 ETL 清洗，Flink都能稳稳搞定，响应也快，吞吐量也高，用着比较省心。 数据湖架构里，Flink 基本可以打通从采集到的全链路。比如你拿 Kafka 来采实时流，用 Flink，再写进 HBase 或 Hive，整个链条清晰又高效。是在做实时或报表这类场景时，Flink 的低延迟真的挺能打。 Flink 的 API设计也人性化，DataStream API、Table API这些都能根据你业务的复杂程度自由选择。语言支持也比较全，Java、Scala、Pytho

flink 0 2025-06-13

Flink JDBC Connector 1.14.4

Flink 的 1.14.4 版jdbc connector，兼容性不错，用起来也挺稳定的，尤其你在跑老项目时会顺手。对接MySQL、Oracle都没啥大问题，响应快，容错也做得还行。配合CDH6.3用效果还蛮稳，部署简单，拿来就能跑。你如果项目里还在用Scala 2.11或者2.12，也不用太担心，兼容性这块官方早就给你兜住了。想直接下载的可以去看一下Apache Flink 1.14.4 (Scala 2.12)这个版本，还挺全的。如果你想在CDH上集成，那就推荐你去这儿瞅瞅：CDH6.3.2 集成 Flink1.14.4，配置步骤都写得清楚。另外，有时候你还得配个MySQL JDBC驱动

flink 0 2025-06-13

Flink实时计算框架小米数据集成实践

基于 Flink 的小米数据集成方案，算是我最近看到比较成熟的一套实时+离线数据集成架构。小米用 Flink 搞了一整套数据集成引擎，不光支持常见的MySQL、Hive，连Doris、Iceberg也都打通了，扩展性真不赖。 实时+离线一体化调度挺有意思，能自动接管流批作业的调度。你只管写好逻辑，剩下的它来搞定，开发体验省心多了。而且像权限控制、Catalog 注册这些事，它也做得蛮到位的，开发的时候不需要写一堆CREATE TABLE、CREATE CATALOG，省事。 里面提到的Auto Catalog和断点续传机制也实用，是当你对接MySQL的时候，经常会遇到主从切换，这套机制能帮你搞

flink 0 2025-06-13

Flink知识点整理XMind

黑色线条风格的 Flink 知识点 xmind，整理得还挺清楚，适合平时复盘和备忘。 Flink 的流机制，核心知识都在这张 xmind 里了。从状态管理、时间语义、检查点到StreamGraph，梳理得有条理。你要是刚上手 Flink，用它来理清思路，效率还挺高的。 配套的文章也不少，像状态管理详解这篇就比较实用，里面讲了 Flink 里KeyedState怎么用，什么时候会触发快照。还有区域检查点机制，你要是做高可用容错，这部分得重点看看。 顺便推荐下示例代码，是个 zip 包，里面的FlinkJob.java结构清爽，适合照着改。新手用起来比较顺手，响应也快。 如果你对Kafka、Sto

flink 0 2025-06-13