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工作中的程序员

flink监控指标提示：以下是基于开源flink on k8s环境下配置监控指标(部分已实验，粗略记录)配置完成后就可以在页面查询(部分需要验证)指标

小马爱打代码

SpringBoot整合Kafka、Flink实现流式处理在当今大数据处理领域，实时数据流处理变得越来越重要。Apache Kafka作为一个高吞吐量的分布式流处理平台，结合Apache Flink这一强大的流处理框架，可以构建出高效的实时数据处理系统。本文将指导您如何在SpringBoot应用中整合Kafka和Flink，从而实现一个完整的实时数据处理流水线。

从零开始学Flink：开启实时计算的魔法之旅在凌晨三点的数据监控大屏前，某电商平台的技术负责人突然发现一个异常波动：支付成功率骤降15%。传统的数据仓库此时还在沉睡，而基于Flink搭建的实时风控系统早已捕捉到这个信号，自动触发预警机制。当运维团队赶到时，系统已经完成异常交易拦截、服务节点自动切换和用户补偿方案推送。这不是科幻场景，而是Flink赋予企业的真实能力。

Apache Flink的架构设计与运行流程说明在大数据领域，实时计算的重要性随着业务需求的爆发式增长愈发凸显。从电商的实时销量监控到金融的高频交易风控，从物联网设备的实时告警到社交平台的热点追踪，企业对“秒级甚至毫秒级”数据处理能力的需求已成为刚需。在众多实时计算框架中，Apache Flink凭借其“高吞吐、低延迟、精准一次（Exactly-Once）”的处理保证，以及对事件时间（Event Time）的原生支持，成为了工业界实时计算的首选引擎。

Flink Table API与SQL技术详解在大数据实时处理领域，Apache Flink 凭借其强大的流批统一处理能力占据重要地位。而 Flink Table API 与 Flink SQL 作为上层抽象的核心组件，通过声明式和编程式两种接口，让开发者能够以更简洁的方式处理结构化数据。本文将围绕这两大核心组件，从基础概念到高级特性展开全面解析。

Flink流式计算核心：DataStream API与时间语义深度解析本文将围绕Flink最核心的DataStream API展开，结合其独特的时间语义体系，深入解析Flink如何实现对无界流数据的精准控制，并通过真实业务场景案例演示其工程实践方法。

中小企业MES系统需求文档适用对象：中小型离散制造企业（年产值1-5亿，员工200-800人）版本：V1.0 日期：2025年5月2日

Flinkcdc 实现 MySQL 写入 DorisDoris：3.0.4 + JDK 17 MySQL （业务数据库）：5.7 MySQL（本地数据库）：5.7 Flink：flink-1.19.1 flinkcdc：flink-cdc-3.3.0

Flink之DataStreamApache Flink 的 DataStream API 是用于处理无限（流）或有限（批）数据流的核心编程模型，适用于事件驱动、实时分析、ETL 等场景。相比 Flink Table API，DataStream API 提供了更强的灵活性和底层控制能力。

Java大厂硬核面试：Flink流处理容错、Pomelo JVM调优、MyBatis二级缓存穿透防护与Kubernetes服务网格实战解析面试官：设计一个处理10万+QPS的秒杀系统需要的技术方案和技术选型xbhog：采用基础架构：面试官：Kubernetes如何实现服务自动扩缩容？写出核心YAML配置片段

Flink维表深度解析维表（Dimension Table）是数据仓库中的核心概念，通常用于存储静态或缓慢变化的业务实体信息（如用户资料、商品信息、地理位置等）。在实时流处理场景中，维表的作用是为主数据流（事实表）提供关联查询，以丰富流数据的上下文信息。

笔墨登场说说

flink cdc 配置一定要和mysql的时区ID 一致

春风不会绿大地

IDEA编写flinkSQL（快速体验版本，--无需配置环境）优点就是下载个idea就能体验，无需配置的环境（如数据源等） 1、idea 开发工具 2、创建 maven 项目 – archetype 选择quickstart 表示java开发

Flink Docker Application Mode 命令解析 - 修改命令以启用 Web UI默认情况下，Flink 的 Standalone 集群（包括 Docker 部署）会启动 Web UI，默认端口是 8081。但你的命令使用的是 standalone-job 模式（Application Mode），它的行为有所不同：

春风不会绿大地

Flink+Hologres搭建实时数仓① flink是国内主流的实时处理工具，那么为何要采用 hologres数据库作为存储呢？第一、hologres 拥有 binlog的能力。（数据库必须拥有binlog,实时流才能抽取，同时cdcmode 有两种，一种是同步时保持和原表一模一样，另一种是得到这条记录变化了什么，记录增删改操作。可以看到数据库表的变更情况）。第二、hologres支持行存、列存、行列共存（本质是行存一份数据、列存一份数据），这样的话，它就可以即作为 flink source的维度表，因为是行存储，又可以直接进行

Flink HA 总结总结 Flink HAhttps://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/zh/docs/deployment/ha/overview/

晴天彩虹雨

Flink 消费 Kafka 数据流的最佳实践Kafka 提供了优雅的 Topic 管理与消息缓冲机制，但只有当 Flink 能稳定、有序、无数据丢失地消费并处理这些数据流，实时数仓系统才真正发挥作用。

FlinkJobmanager深度解析Flink 是一个分布式流处理框架，其核心组件包括 JobManager、TaskManager 和客户端（如 CLI 或 Web UI）。JobManager 是 Flink 集群的“大脑”，负责协调作业的整个生命周期，包括作业调度、资源管理、容错恢复等。本文将深入剖析 JobManager 的架构、核心功能及其在生产环境中的最佳实践。

和算法死磕到底

ubantu18.04（Hadoop3.1.3）之Flink安装与编程实践（Flink1.9.1）注意所有打开的文件都要记得保存。本文是在之前Hadoop搭建完集群环境后继续进行的，因此需要读者完成我之前教程的所有操作。