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笔记课件文件打包传输助手
如果你最近需要打包和传输多个文件，笔记课件.zip绝对是个不错的选择。这个压缩包不仅方便存储，还能帮你减少文件大小，节省空间，传输起来也更快捷。它采用了目前常见的ZIP 格式，支持跨平台操作，Windows、macOS 甚至 Linux 都能轻松解压使用。你可以通过一些常见的工具，如 Windows 自带的解压功能，或者使用7-Zip等第三方软件进行更高级的操作。如果你担心文件的安全性，ZIP 格式还支持加密保护，确保只有你能访问内容。嗯，是在分享学习资料或者工作文件时，这个工具还是蛮实用的！而且，ZIP 格式的文件在开发环境中也经常被用来打包项目文件，配合Git等工具进行版本控制，适合协作开
flink
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2025-06-11
The Dataflow Model A Practical Approach to Balancing Accuracy,Latency,and Cost
如果你最近在大规模数据集，尤其是无边界、乱序的那种，就会碰到一个常见的难题：如何在数据准确性、延迟和成本之间找到平衡。嗯，别急，数据流模型就是为了这个问题的。它能够帮你灵活地这些庞大、杂乱的数据流，同时还能确保系统高效、快速地给出结果。模型的核心是‘恰好一次’和高吞吐量，保证你不会因为时间一致性或者数据重复而头大。通过分布式架构，这个方法还能适应大数据量的需求，像 Apache Flink 和 Google Cloud Dataflow 就适合这个场景。如果你是数据工作者或者大数据开发者，这个模型还不错，能帮你搞定多棘手的技术挑战。
flink
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2025-06-11
Flink Windows环境搭建指南
Flink-Windows.md 其实挺适合 Windows 环境下搭建 Flink 的，配置过程比较简单，而且支持版本更新。你可以通过一些步骤，快速在本地环境上运行 Flink，尤其是对于开发人员来说，真的是蛮方便的。Flink 在大数据流领域还是有着强的能力的，尤其是实时流数据的场景。需要注意的是，Flink 的配置和依赖挺多的，确保你的环境支持这些才能顺利运行。
说到相关资源，像这篇文章《精通 Apache Flink》就挺不错，能你快速上手 Flink。或者你想深入了解状态管理的部分，可以参考《Flink 状态管理详解》。还有，Flink 的版本更新挺快的，像《flink1.12 Pa
flink
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2025-06-11
Flink 1.6.1Standalone集群部署教程
Flink 的 standalone 部署方式，适合想快速搭好小型集群的你。不需要搞 YARN 或 K8s 那套复杂东西，简单配置就能跑起来，一主两从的模式也够大多数业务用的了。文章里步骤写得挺细，从包的下载到配置、启动都带着走，跟着操作基本不会踩坑。
Flink 1.6.1版本用的是flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz，Scala 版本要对上，不面启动就出问题。文件包可以直接从这里下，挺方便的。
配置方面主要是改几个文件：flink-conf.yaml、masters、slaves。别忘了设定jobmanager.rpc.address，主节点的 I
flink
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2025-06-11
Flink 1.12.1ClickHouse连接器
Flink 连接 ClickHouse 的 connector 资源还挺稀缺的，是flink-connector-clickhouse-1.12.1.jar，在阿里云上几乎找不到了。不过如果你需要的话，这个资源包能帮你搞定 Flink 和 ClickHouse 的连接，数据传输流畅性也还不错。说实话，这个资源包挺适合需要高性能数据的场景，是大数据应用，Flink 的流式计算性能强，ClickHouse 作为高效的列式数据库，搭配使用效果挺好。需要注意的是，这个版本已经挺久远了，如果你对版本要求严格，可以考虑选择更高版本的 connector。至于资源的下载，阿里云已经不再了，你可以通过其他渠道
flink
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2025-06-11
Flink 1.14实时动态规则运营系统（V2架构）视频课程
这门《亿级在线实时动态规则运营系统（V2 架构）》的视频课程，重点了基于Flink 1.14 版本和Groovy的实时智能运营系统。挺适合那些想要构建动态规则、并且要求系统在线实时更新的开发者。课程内容覆盖的技术栈还蛮广的，比如Flink Streaming、Flink SQL、Redis、ElasticSearch等。课程的核心是如何在Flink Job 运行过程中，不停机也能在线修改运算逻辑，挺适合做电商实时数据的应用。如果你之前有用过Flink，这门课会让你对它的动态规则管理有一个更深入的了解哦。
flink
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2025-06-11
Flink环境配置指南（基于2020年中国企业服务研究报告）
Flink 的环境配置算是老生常谈了，不过这份 2020 年的中国企业服务研究报告里提到的配置方法还蛮清晰的，尤其适合刚接触 Flink 的小伙伴。它从环境变量的配置开始，比如JAVA_HOME、SCALA_HOME这些老朋友都得设置好。就是重点——Flink on YARN的配置，核心在flink-conf.yaml文件。端口、内存这些参数虽然不难改，但坑也不少，配置不对直接挂。任务管理器（TaskManager）和作业管理器（JobManager）那块写得挺实用，尤其是内存分配建议，按 MB 来算，别手滑多打个 0 哈。你要是对环境变量这一块还不太熟，文章底部也贴心地给了几个相关链接，比如
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2025-06-11
DOE大型离线数仓与用户画像视频课程
DOE 的大型离线数仓视频课，内容挺扎实的，适合想系统搞清楚数据仓+用户画像的朋友。课程从零带你搭一个完整的数仓系统，配源码、文档、虚拟机，一套搞定。像数据采集、ETL 流程、分层建模、OLAP 查询这些通通都有覆盖，实操性强。用户画像这一块也讲得挺细，从行为日志到标签体系，干货不少，适合做精准营销或用户的场景。还涉及到元数据管理和数据治理，不光能用，还能用得规范。嗯，链接我放下面了，有兴趣自己去挖宝。
flink
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2025-06-11
Flink CDC在京东的探索与实践
Flink CDC 在京东的探索与实践，挺值得一看。如果你对实时数据有兴趣，Flink CDC 的应用场景和优化实践能给你多启发。它被广泛应用于京东的核心业务，比如订单交易、商智黄金眼、实时风控等。通过实时捕获和数据库中的增量数据，Flink CDC 实现了数据的高效分发和。比如，京东自研的 Fregata 系统能自动感知数据库变更，支持多种操作和告警能力，适合大规模数据场景。Flink CDC 在技术架构上的布局也全面，从 MySQL、Hive、ElasticSearch 到 Iceberg 等组件都涉及其中，支持多样化的数据流和高可用性设计。如果你想深入了解如何进行增量数据以及如何优化 F
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2025-06-11
Grafana 6.6.2数据可视化与监控工具
Grafana 的图表可视化功能挺强大的，尤其是在做监控 Dashboard 时，简直是神器！你可以利用它展示各种炫酷的图表，并且可以根据自己的需求自定义配置，方便又高效。如果你需要实时监控数据，Grafana 完全能满足你的需求。它支持和多个数据源对接，像 Prometheus、Elasticsearch 这些都可以轻松搞定，展示的数据实时更新，也直观，操作起来也蛮，适合大多数开发者使用。，Grafana 是做数据可视化、监控和仪表盘搭建的首选工具之一，强烈推荐！
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2025-06-11