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Flink Plugins 机制隔离 ClassLoader、目录结构、FileSystem/Metric Reporter 实战与避坑在真实生产里，依赖冲突几乎不可避免：Flink 的插件机制核心目标就是：一句话：插件把“依赖地狱”从系统 classpath 里赶了出去。

Flink JobManager 高可用（High Availability）原理、组件、数据生命周期与 JobResultStore 实战开启 JobManager HA 后，Flink 能在 JobManager 故障后恢复领导权，并尽快让作业继续执行，从而消除 SPOF。

Flink 对接阿里云 OSS（Object Storage Service）读写、Checkpoint、插件安装与配置模板在 Flink 中访问 OSS 的路径格式：这里的 <object-name> 既可以是文件，也可以是目录前缀（类似路径）。

岁岁种桃花儿

Flink CDC从入门到上天系列第一篇：Flink CDC简易应用术语解析: CDC：表示变更数据捕获技术技术本质: 通过捕获数据库变更事件(增删改)，并按照发生顺序记录下来。实现数据同步

Apache Flink Agents 0.2.0 发布公告Apache Flink 社区很高兴地宣布 Apache Flink Agents 0.2.0 版本正式发布，您可以通过以下方式获取 Flink Agents 0.2.0：

Flink SQL实时数仓实战：基于Flink SQL的完整项目案例构建支持实时决策的电商数据分析平台。统一数据接入管道设计。实时数据质量校验管道。实时数据清洗管道。核心业务指标实时聚合。

从零开始学Flink：Flink SQL 极简入门Flink SQL 是 Apache Flink 的核心模块之一，它让开发者可以使用标准的 SQL 语法来编写流处理和批处理作业。对于不想深究 Java/Scala 复杂 API 的“小白”来说，Flink SQL 是进入实时计算领域的最佳敲门砖。

Flink 实时计算 x SLS 存储下推：阿里云 OpenAPI 网关监控平台实践作者：潘伟龙（阿里云可观测）、阮孝振（阿里云开放平台）01背景与挑战阿里云开放平台（OpenAPI）是开发者管理云上资源的标准入口。开放平台承载了几乎所有云产品的对外接口，关乎客户的自动化业务和各类管控需求。随着企业对自动化的依赖日益加深，OpenAPI 的稳定性建设变得至关重要。

华为昇腾300T A2训练、微调Qwen过程，带保姆式命令，麒麟操作系统+鲲鹏CPU华为昇腾300T A2训练、微调Qwen过程，带保姆式命令，麒麟操作系统+鲲鹏CPU在华为昇腾 Atlas 300T A2 训练卡 + 鲲鹏 CPU + 麒麟 V10 SP1 操作系统环境下，从零开始训练/微调 Qwen-1.8B 小模型的完整保姆级操作指南。所有命令均基于官方 CANN 8.0+ 和 PyTorch Ascend 生态，适配国产信创栈。

10-流处理引擎Flink介绍：大数据世界的“实时监控中心”如果把大数据处理比作城市管理，那么批处理就是每月一次的人口普查，而流处理就是实时的交通监控系统。在这个数据爆炸的时代，实时性变得越来越重要，而Flink正是为实时处理而生的“超级引擎”。

ApacheSeaTunnel

Apache SeaTunnel Zeta、Flink、Spark 怎么选？底层原理 + 实战对比一次讲透本文档将深入解析 Apache SeaTunnel 支持的三大执行引擎：Zeta (SeaTunnel Engine)、Flink 和 Spark。我们将从架构设计、核心特性、优缺点对比以及使用方法等多个维度进行详细讲解，帮助你根据业务需求选择最合适的引擎。

从零开始学Flink：状态管理与容错机制流式计算任务通常需要 7x24 小时长期运行，面对网络抖动、机器故障或代码 Bug，如何保证任务不挂？或者挂了之后能自动恢复且数据不丢、不重？这正是 Flink 引以为傲的资本：强大的状态管理与基于 Checkpoint 的容错机制。

海南java第二人

Flink动态字符串处理框架：构建灵活可配置的实时数据管道在实时数据处理场景中，字符串处理是最常见但也是最复杂的任务之一。传统的Flink作业往往将处理逻辑硬编码在算子函数中，导致以下问题：

Flink 内存与资源调优从 Process Memory 到 Fine-Grained Resource Management从 Flink 1.10（TaskManager）/1.11（JobManager）开始，Flink 把 JVM 进程的内存拆得更清楚：

王锋(oxwangfeng)

Apache Flink 在 Kubernetes 上的高效部署与优化实践本文档旨在为在 Kubernetes（K8s）环境中部署和优化 Apache Flink 作业提供一套系统性、可落地的最佳实践，涵盖镜像构建、弹性调度、日志管理、启动性能及调度策略等关键维度。

Apache Flink 网络 Buffer 调优Debloating 的边界、Buffer 生命周期目前 Debloating 做的是：把“使用中的最大 buffer 规模”做 cap，但它不会改变两件事：

Apache Flink 内存故障排查从 IllegalConfigurationException 到 OOMKilled，一篇把坑踩平的指南你在日志里看到的内存异常，通常落在 5 类之一：所以第一步永远是：别先加内存，先确认你缺的是哪一类。下面逐个异常讲清楚“怎么看”和“怎么改”。

Flink 自适应批执行（Adaptive Batch Execution）让 Batch 作业“边跑边优化”传统静态计划的问题不在于优化器不聪明，而在于“信息不够”：自适应批执行的思路是：别强行在开跑前把所有决策做完，让作业跑起来拿到真实数据特征，再做决定。