Flink Window时间窗口机制详解

Flink 的窗口机制其实挺灵活的，尤其在搞实时流时，Window绝对是绕不开的东西。它帮你把源源不断的数据流，切成一块一块的，像切蛋糕一样好操作。用过你就知道，想统计每小时访问量、计算最近几分钟的响应时间，基本都靠它搞定。 TimeWindow和CountWindow都挺常用，前者按时间走，后者按条数算。想搞精准监控或者用户行为？那就用SlidingWindow或SessionWindow，重叠的、带间隙的它都能搞定。 时间语义这块你得搞清楚，Event Time、Processing Time、Ingestion Time，每种都有坑，尤其是迟到数据，不设.allowedLateness(

flink 0 2025-06-13

Flink实时计算的机遇与挑战

实时计算的机会和挑战，一直是做流的朋友绕不开的话题。Flink的流式能力，真的是业界里比较能打的那一档。不光吞吐高，响应也快，而且还能灵活扩展，批量任务也不含糊。文章里讲得挺全，从性能、实时性到可扩展性，连遇到的难点也没绕过去，比如速度和准确性这种卡脖子问题，说得还挺接地气。对我来说，比较实用的是它对Flink 发展史的梳理。像什么 Incremental Checkpoint、Credit Based Flow Control 这些，放在实际项目里，能帮你定位性能瓶颈。另外推荐你顺手看看几个相关资源，比如Flink 实时计算框架和Learning Apache Flink，对理解它的应用场景

flink 0 2025-06-13

Flink入门案例程序中华石杉课堂代码

Flink 入门案例程序真的挺适合初学者的，是如果你刚开始接触流和批。这个案例程序通过中华石杉的课堂代码，你快速了解 Apache Flink 的核心概念。你将从数据源的读取、数据转换到结果的输出，都能一一实践。Apache Flink 的流模型把数据看成流来，分为无界流和有界流，适合实时数据。比如，DataStream API就能让你轻松定义数据流的逻辑，像是用map、filter等操作对数据进行转换。而且，Flink 的状态管理和容错机制也强大，保证了在故障时能够恢复到一致状态，保证了数据的准确性。通过这个程序，窗口操作也能让你学习如何按时间段进行数据聚合，像是计算每分钟的平均值或者最大值

flink 0 2025-06-13

Apache Flink和Elasticsearch助力实时OLAP平台

如果你也在为实时数据头疼，Apache Flink和Elasticsearch会是你想要的方案。这两个工具目前在大数据领域相当火热，尤其是在实时 OLAP 平台的建设上。Apache Flink能够流畅地海量数据流，低延迟、高吞吐量的实时计算，适合需要即时反馈的应用场景。而Elasticsearch则是在存储和检索数据上表现出色，能轻松应对大数据量的存储与快速查询，且高可用性和扩展性强。如果你像去哪儿网一样，需要一个高效、灵活、且能够应对大规模数据的系统，那么这两者结合绝对不容错过。去哪儿网就用了这套组合，搭建了一个实时 OLAP 平台，实现了数据的高效、可视化展示以及精准查询。尤其是在写入

flink 0 2025-06-13

Flink Forward China 2018PPT合集

Flink 社区的年度技术大餐——Flink Forward China 2018 的 PPT 合集，讲真，挺值得一看。里面的内容覆盖得挺全，不光有实时计算的核心原理，还有不少一线实战经验，像是窗口操作、状态管理这些常用功能讲得都比较透。 这些 PPT 主要围绕Apache Flink展开，适合那些对流刚入门、正在摸索，或者已经在用 Flink 做项目的人。内容不光有干货，还有一些思路和架构方案，比如结合Kafka、YARN、Kubernetes做资源调度那块，看完多少会有点启发。 要说哪个点比较实用？Flink SQL那部分还挺有意思，讲了怎么用 SQL 直接写流逻辑，开发效率提升不止一点点

flink 0 2025-06-13

Flink 1.7实时计算框架

Flink 1.7 是一个蛮强大的流框架，适合做实时数据的项目。如果你对流、批都感兴趣，这个版本真的是不容错过。Flink 1.7 加入了多新特性，像是DataStream API让你能流数据，Event Time可以帮你乱序数据的问题，Stateful Processing也适合做复杂的实时计算。 不仅如此，Flink 还做了批流统一，批也能通过DataSet API轻松搞定。而且它的故障恢复机制和高可用性也挺值得注意的，像是Savepoints和Checkpoint都能保证在任务升级或重启时不丢失状态。还有 Web UI 可以实时监控，调试也方便，直接定位问题。 ，如果你是流的开发者，Fl

flink 0 2025-06-12

Apache Flink 2019.09.21北京站Meetup分享资料

Apache Flink 的北京 Meetup 分享资料，整理得还挺全，压缩包里都是当时的演讲 PPT，内容比较硬核，适合想深入了解 Flink 的朋友。讲了多实战内容，比如怎么做状态管理、怎么保证高可用，甚至还有一些 SQL 和 Table API 的用法，入门也能看懂。还有和 Kafka、HDFS 这些常见组件的整合方案，对做实时项目挺有的。如果你最近在搞流式，或者考虑从 Spark 转向 Flink，不妨翻一翻这个 PPT 集，里面不少干货。

flink 0 2025-06-12

Flink 1.9.2实时计算框架Scala 2.12Hadoop 2.7.2

Flink 1.9.2 是一个挺实用的分布式流框架，支持 Hadoop 2.7.2 和 Scala 2.12。它的二进制包已经编译完成，直接用就行。你可以在项目中快速集成，减少了自己去配置环境的麻烦。适合需要大数据的场景，像实时数据流、ETL 任务等。如果你还没接触过 Flink，这个包能让你快上手，而且速度也挺快。 如果你是做大数据的开发者，尤其是在使用 Hadoop 和 Scala 的环境下，这个包是方便的。你只要下载后解压，配置好环境变量，就能马上开始使用，免去了一堆复杂的安装步骤。 提醒一下，Flink 1.9.2 虽然稳定，但对于新项目来说，最好关注一下更高版本，会有更多的功能和性能

flink 0 2025-06-12

Flink实时计算框架与Pravega高吞吐存储架构总览

Flink 的实时能力加上 Pravega 的高吞吐存储，组合起来可以说是流式数据的一对黄金搭档。架构设计上也挺清晰，从数据采集、缓存、计算、存储到，全流程都考虑到了，而且每一块都有比较成熟的组件支持。数据 Sources 那块支持挺多，像Kafka、Kinesis、Pub/Sub这些主流流源都能对接，比较灵活。你如果项目上已经用了这些，接入 Pravega 也不麻烦。Ingest Buffer是个亮点，用 Pravega 来当缓存区，性能还不错。是在数据量大的场景下，不容易丢数据，吞吐量也跟得上。适合做日志收集、IoT 设备上报这类高频写入。是Streaming Engine，Flink 在

flink 0 2025-06-12

Flink实时计算框架作业执行流程

Apache Flink 是一个强大的流框架，适合大规模实时数据。你可以把它理解成一个超级高效的管道，不仅支持高吞吐量、低延迟，还能精确的状态管理和事件时间。Flink 的作业执行流程挺复杂，但你只要掌握了其中的 4 层转化流程，就能更加得心应手。，用户代码定义转换操作生成流图（StreamGraph），将其转化成作业图（JobGraph），再到执行图（ExecutionGraph），，任务会按照物理执行计划被分配到集群上执行。每一层转化都为后续的高效调度和任务执行奠定基础。想象一下，这个过程就像给你的任务装上了引擎，推动它快速执行，效率杠杠的。嗯，掌握了这个流程，你的 Flink 代码优化会

flink 0 2025-06-12