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官宣｜Apache Fluss 毕业成为顶级项目，湖流一体开启 Agentic Lake 全面实时化时代今年 7 月，Apache Fluss 的毕业提案在 Apache 孵化器项目管理委员会（IPMC）投票中获得全票通过，随后获 Apache 软件基金会董事会批准。今天，Apache 软件基金会正式宣布 Apache Fluss 孵化毕业，成为 Apache 顶级项目（TLP）！这一里程碑不仅标志着 Fluss 迈入新的发展阶段，也将进一步推动流式存储、实时湖仓与 AI 数据基础加速融合，为实时数据基础设施的发展开启新的篇章。

分布式编程实验二：Flink安装与编程实践（头歌云客）Flink的运行需要Java环境的支持，因此，在安装Flink之前，请先参照相关资料安装Java环境(比如Java8)。然后，到Flink官网下载安装包。

当反压问题解决后，如何进一步优化 Flink 作业的 Checkpoint 性能，让大状态作业也能稳定运行？经过前面几篇文章的改造，你的 Flink 作业已经实现了：Sink 不慢了，反压也消退了，但你可能又遇到了一个新问题：Checkpoint 频繁超时或失败。

当 Redis 写入不再是瓶颈后，Flink 任务的反压可能来自哪里？如何系统性地定位和解决 Flink 反压问题？经过前面几篇文章的改造，你的 Flink 作业已经实现了：Sink 不再是瓶颈了，但任务可能依然跑不动。

当 Redis 集群发生主从切换（Failover）时，Flink 任务会崩溃吗？如何利用 Sentinel 实现高可用？在上一篇文章中，我们基于 FlinkJedisPoolConfig 构建了一个可运行的 Flink Redis Sink。但生产环境从来不是“能跑就行”——当 Redis 单节点宕机时，整个 Flink 任务会直接崩溃，因为连接池配置的 localhost:6379 已经不可用了。

当 Checkpoint 稳定运行后，如何进一步优化 Flink 作业的启动和恢复速度，让大状态作业的扩缩容从“小时级”降到“分钟级”？经过前面几篇文章的改造，你的 Flink 作业已经实现了：但运维同学又在深夜发来一条消息：“作业扩缩容，停了 40 分钟还没起来，业务方在催了。”

ZCBUS实时计算

金融证券实时数仓建设实践：轻量化实时计算平台落地，实现交易数据端到端秒级处理在券商核心交易、行情风控、客户资产分析业务场景中，原有实时数仓架构存在四大核心短板，直接制约业务落地：

Apache Fluss 项目深度分析与技术文档系列计划版本 1.0 | 2026年8月 | 基于 Fluss 0.9.1-incubatingApache Fluss（德语意为「河流」，发音 /flus/）是一个专为实时分析和 AI 场景构建的流式存储系统，可作为 Lakehouse 架构的实时数据层。它于 Apache 软件基金会（ASF）孵化，目前已毕业为顶级项目（TLP），最新稳定版本为 0.9.1-incubating。

让头发掉下来

Flink SQL 中两个频繁变化 Topic 的 Join 行为分析会不会产生重复数据？会的，确实可能会关联出两条一模一样的数据。这是 Flink SQL 中流流 Join 的典型行为。

Flink 单流转换算子深度解析：从 Map 到 Reduce 的流式处理基石如果你刚接触 Flink，可能会被它丰富的算子“吓”到——map、flatMap、filter、keyBy、reduce……它们看起来和函数式编程很像，但在分布式流处理中，每个算子背后都藏着分区、状态和并行度的“陷阱”与“设计之美”。本文将带你从一段最基础的 Scala 代码出发，把 Flink 的单流转换算子彻底吃透。

Flink 写入 Elasticsearch 实战：从 Demo 到生产级深度解析你将看到一个 Flink 与 Elasticsearch 集成的完整示例，但不止于代码。我们会从一行简单的 addSink 出发，逐层剥开 Elasticsearch Sink 的内部机制、一致性保证、动态索引、性能调优以及版本演进，让你写出真正可靠、高性能的写入链路。

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淘天集团基于 Fluss、Paimon 与 StarRocks 构建湖流一体数据链路在实时业务持续增长、数据决策周期不断缩短的背景下，传统实时链路与湖仓链路分离的架构，正在越来越难以满足秒级分析需求。对淘天集团这样的大规模业务场景而言，核心挑战可以概括为两个方面：

flink和kafka常见面试题1. Kafka 为什么吞吐量这么高？ Kafka 之所以吞吐量高，主要依赖以下几个设计：首先，Kafka 采用顺序写磁盘，消息以追加方式写入 Log 文件，避免随机 I/O 带来的性能损耗，使磁盘写入效率非常高。

Flink OSS CDC: 让AI多模态数据处理实时化你的 AI 客服可能正在用上周的退款政策回答用户，你的以图搜图可能搜不到昨天刚上架的新品，你的内容审核可能漏过了刚上传的待审图片。这些问题不在模型，而在数据工程链路中：上游系统的文件已经变了，但下游系统还不知道。

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分链路差异化设计的DSP准实时数仓｜钛动科技基于阿里云实时计算 Flink 版 + DLF Paimon + EMR Serverless StarRocks 的实践作者：赵阳，钛动科技 DSP 大数据架构团队在 DSP 广告业务中，数据链路需要同时支撑在线投放、计费、Ad-hoc 分析和 BI 报表等多类场景。不同场景对数据新鲜度、查询延迟、回刷能力和存储成本的要求差异很大。如果继续用一套统一链路承载所有数据，系统很容易在成本、性能和稳定性之间相互牵制。

空杆推不起

穿透 Flink CDC 表层用法：数据库日志捕获机制、Flink Source 运行时、端到端一致性底层原理详解在实时数仓建设、数据库同步、数据异构迁移、实时数据集成场景中，Flink CDC 已然成为行业主流标准方案。区别于传统定时全量抽取 Sqoop、轮询查询同步方案，Flink CDC 依托数据库原生二进制日志采集，实现毫秒级数据变更捕获，同时依托 Flink 原生流式计算框架、状态管理、Checkpoint 容错能力，解决了传统同步方案延迟高、数据不一致、全量增量割裂、丢失重复数据等一系列痛点。

Flink 流计算进阶：手写一套通用的 Redis/MySQL /Kafka数据源封装工具类1、兼容redis集群和单机2、异步IO,通过 AsyncDataStream.unorderedWait 提升吞吐量

flink datastream调用8种分区策略实例在Apache Flink中，处理数据流并将其分配到不同的分区（partition）是实现并行处理的关键手段之一。Flink提供了灵活的机制来控制数据如何分配到不同的并行任务（subtasks）上。下面是一些使用Flink DataStream API调用8种分区策略的实例，这些策略可以帮助你根据不同的需求来控制数据的分区。

Flink集群配置与部署全攻略Flink集群主要包括两类节点：JobManager：负责协调、资源分配、任务调度等（可高可用部署多个）。 TaskManager：负责具体的数据处理任务（可横向扩展，一般在3台及以上）。