flink

AI视频生成：Wan 2.2（阿里通义万相）在华为昇腾下的部署？AI视频生成：Wan 2.2（阿里通义万相）在华为昇腾下的部署？Wan 2.2（阿里通义万相）已在华为昇腾平台实现官方支持部署。根据 2025年7月发布的《A24b_昇腾算子注册与模型迁移》技术文档及昇腾社区实战案例，Wan 2.2 可通过 PyTorch NPU 插件 + 自定义算子适配的方式，在 Atlas 系列服务器（如 Atlas 800/300I）上高效运行。

flink火焰图使用官方文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/docs/ops/debugging/flame_graphs/

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cursor日志0224我运行了你的最新代码，三个分支保存下来的debug图片在@三个分支debug图片下面，这是我在公司运行的代码后对着公司电脑的屏幕拍照后截图获得的，所以你不用太在意图片大小，关注图片内容即可。我发现存在下列问题：

从零开始学Flink：Flink SQL 元数据持久化实战在上一篇《从零开始学Flink：实时数仓与维表时态Join实战》中，我们通过「订单事实流 + 用户维表」构建了一条基础的实时数仓链路。

Flink Metrics 实战自定义指标、系统指标、排障观测一把梭Flink 的指标大体分两类：这两类的组合，才是生产定位问题的最短路径：系统指标定位“哪一层出问题”，自定义指标定位“业务哪一步出问题”。

OpenTelemetry实战指南：构建云原生全链路可观测性体系在微服务架构成为主流的今天，一个简单的用户请求可能需要穿越10个以上的服务节点。当故障发生时，传统的监控手段如同"盲人摸象"，很难快速定位问题根源。根据CNCF 2025年的调查报告，73%的生产故障需要超过1小时才能定位根本原因，其中可观测性不足是最主要因素。

大大大大晴天

Flink生产问题排障-HBaseSink超时在使用基于Flink技术的实时计算加工场景下，通常都会选择HBase作为维表进行实时关联打宽，另外也会将加工结果实时写入HBase表对外提供实时点查能力。

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dataset.py_0224_cursor# Dataset utils and dataloadersimport glob import logging import math import os import random import shutil import time from itertools import repeat from multiprocessing.pool import ThreadPool from pathlib import Path from threading import Thread

悠闲蜗牛�

Apache Flink实时计算实战指南：从流处理到数据湖仓一体的架构演进在传统的数据处理架构中，批处理通常需要数小时甚至数天才能产出分析结果。然而，根据Forrester的研究报告，67%的企业决策者表示需要实时或近实时数据来支持关键业务决策。从电商实时推荐到金融风控监控，从物联网设备分析到运营实时看板，实时计算正在从“锦上添花”变为“业务刚需”。

实时流处理架构深度剖析：Apache Flink在实时数仓与风控系统的工程实践在传统的数据处理范式里，我们习惯于"收集-存储-处理"的批处理模式。然而，随着业务对实时性要求不断提高，这种模式逐渐暴露出明显的局限性：数据延迟以小时甚至天计、存储成本不断攀升、实时决策能力缺失。实时流处理技术应运而生，它让数据处理从"事后分析"变为"即时响应"，在金融风控、实时推荐、物联网监控等场景中展现出巨大价值。

Flink实时计算心智模型——流、窗口、水位线、状态与Checkpoint的协作写在前面，本人目前处于求职中，如有合适内推岗位，请加：lpshiyue 感谢。掌握Flink流处理的核心不在于API调用，而在于构建"事件时间优于处理时间"的心智模型，理解分布式有状态计算的一致性保证机制

Flink 任务失败恢复机制Restart Strategy 和 Failover Strategy 怎么配才“又稳又不炸”这个“默认指数退避”非常关键，因为它本质是在帮你避免外部系统故障时的“雪崩式重启风暴”（比如 Kafka 挂了，上百个 Flink 作业同时 1 秒一次狂重启，把 Kafka 彻底打穿）。官方也明确强调指数退避 + jitter（抖动）能让多个作业错峰重启，降低雪崩风险。 (nightlies.apache.org)

FlinkSQL窗口函数TUMBLE、SESSION 和 HOP的区别目录TUMBLE 滚动窗口（Tumbling Window）SESSION 会话窗口（Session Window）

从零开始学Flink：实时数仓与维表时态Join实战在前一篇《Flink 双流 JOIN 实战详解》中，我们用「订单流 + 支付流」搞懂了事实双流之间的时间关联。

海南java第二人

Flink运行时组件深度解析：Java工程师的架构设计与实战指南在大数据实时处理领域，Apache Flink已成为事实上的行业标准。作为Java工程师，我们不仅要会用Flink API，更要深入其运行时架构，才能编写出高性能、高可靠的流处理应用。本文将从Java视角，系统剖析Flink运行时组件的设计原理、交互机制和最佳实践，帮助你从"会用"到"精通"。

保姆级教程：Apache Flink CDC（standalone 模式）部署 MySQL CDC、PostgreSQL CDC 及使用方法软件版本备注操作系统centos7.9一台flink1.18.1https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.18.1/flink-1.18.1-bin-scala_2.12.tgz

Flink 大状态 Checkpoint 调优让 Checkpoint 跑得稳、恢复追得上想让大规模 Flink 作业稳定跑起来，必须同时满足：注意：容量评估一定要在“开启 checkpoint 的真实状态”下做基线，因为 checkpoint 会持续占用网络、CPU、IO 等资源。