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Flink 流式计算的状态之道从 Table/SQL 语义到算子状态与 TTL 精准控制下面这个词频统计需要按 word 维护计数，自然是Keyed State（见图 1）：即便是看似“无状态”的 SELECT *，也可能因为上游/下游的变更契约被 Planner 插入Changelog 归一化算子（ChangelogNormalize），从而自动变成有状态（见图 2）：

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时流处理在能源行业设备状态监测与故障预测中的应用嘿，亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！在《大数据新视界》和《 Java 大视界》系列的探索之旅中，我们已一同领略 Java 大数据在多个领域的非凡魅力。从智能教育领域用数据重塑教学模式，到智能安防领域构建坚不可摧的安全防线；从短视频平台突破数据存储难题，到智慧交通优化城市出行体验等等，每一篇文章都像是一座灯塔，照亮了技术应用的新方向。如今，能源行业正站在智能化转型的关键路口。传统的设备管理方式在面对复杂工况和海量数据时，逐渐显得力不从心。而 Java 大数

努力成为一个程序猿.

Flink集群部署以及作业提交模式详解环境版本：Flink支持不同的部署模式和资源平台。例如standalone模式、Yarn模式等，Job提交方式有Session模式、Per job模式、Application模式。

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【Flink】FlinkSQL-动态表和持续查询概念详细说明下Flink流中表的概念，这里与关系型数据库的表进行对比。从概念来说，关系型数据库表针对批数据进行处理，流处理表针对流式数据进行处理。

Flink 实时开发：关键知识点语义保证是衡量系统可靠性的核心指标。在数据恢复中起着关键作用，但并不是只影响故障恢复。即：如果数据在传输或处理过程中丢失，系统不会重试，直接跳过。

Doris在CMP7（类Cloudera CDP 7 404版华为Kunpeng）启用 Kerberos部署DorisDoris在CMP7（类Cloudera CDP 7 404版）启用 Kerberos部署Doris这三种场景下，Apache Doris 与 CMP 的集成策略需区别对待。下面我将分别说明可行方案、安全集成要点、实施建议，并提供可运行的代码/脚本模板（包括 Kerberos 配置、Spark Connector 示例、Hive Catalog 配置等）。

CMP7（类Cloudera CMP 7 404版华为Kunpeng）用开源软件Label Studio做数据标注CMP7（类Cloudera CMP 7 404版华为Kunpeng）用开源软件Label Studio做数据标注

Flink-To-Paimon 读取机制所有相关的Paimon的架构建议去看Paimon基本概念首先，需要知道计算层和存储层之间是怎么连接的接下来，就可以根据读取流程展开了

门框研究员

一次实时采集任务延迟问题的完整复盘（Flink CDC）在一次 MySQL → Flink CDC → 下游的实时采集链路中，出现以下情况：根据 Flink 后台无压力的表现，可以排除任务本身的计算瓶颈，于是从以下方向进行分析：

Flink Table API & SQL 概念、常用 API 与工程落地如果需要与 DataStream 互操作，使用 StreamTableEnvironment：示例：使用内置 datagen 构造源表；用 blackhole 作为下游（丢弃）。

从零开始学Flink：事件驱动在实时计算领域，很多业务逻辑天然适合“事件驱动”模式：当事件到达时触发处理、在某个时间点触发补偿或汇总、根据状态变化发出告警等。Apache Flink 为此提供了强大的 ProcessFunction 家族（KeyedProcessFunction、CoProcessFunction、BroadcastProcessFunction 等），它们在算子层面同时具备“事件处理 + 定时器 + 状态”的能力，是构建复杂流式应用的核心基石。

从HDFS NN报错看Flink+K8s+HDFS：基础、架构与问题关联目录一、HDFS：分布式存储的“数据仓库”1. HDFS核心架构：三大角色分工二、Flink：大数据处理的“计算引擎”

Hadoop、Kafka、Flink、Spark、Hive五大组件运维常用操作命令Hadoop、Kafka、Flink、Spark、Hive五大组件运维高频操作命令，按“启动/停止、状态检查、核心管理、问题排查”分类整理，覆盖日常集群维护、任务调度、故障处理场景，命令基于主流稳定版本（Hadoop 3.x、Kafka 3.x、Flink 1.15+、Spark 3.x、Hive 3.x）。

Flink基于Paimon的实时湖仓解决方案的演进现代数据环境要求架构能够无缝融合数据湖的灵活性与传统数据仓库的性能特征。随着企业越来越多地采用实时分析来驱动业务决策，Apache Flink作为流处理引擎与Apache Paimon作为湖存储格式的结合，已成为构建强大实时湖仓平台的引人注目的解决方案。

Flink RocksDB State Backend 详解RocksDB State Backend 是 Flink 提供的一种高性能状态后端，基于 Facebook 开源的嵌入式键值存储引擎 RocksDB 实现。它将状态数据存储在本地磁盘上，适用于处理大规模状态数据的场景。

用一份 YAML 编排实时数据集成Flink CDC 工程实践传统方案常见三类痛点：Flink CDC 把上述复杂度收敛为一份 YAML 配置：声明 Source/Sink、并行度、表集合、Transform/Route、Schema 演进策略；脚本提交后自动生成定制算子与 Flink 作业，端到端可观测、可回滚。

从 Flink 到 Doris 的实时数据写入实践 —— 基于 Flink CDC 构建更实时高效的数据集成链路Flink-Doris-Connector 作为 Apache Flink 与 Doris 之间的桥梁，打通了实时数据同步、维表关联与高效写入的关键链路。本文将深入解析 Flink-Doris-Connector 三大典型场景中的设计与实现，并结合 Flink CDC 详细介绍了整库同步的解决方案，助力构建更加高效、稳定的实时数据处理体系。

用 Flink CDC 将 MySQL 实时同步到 Doris备注：生产环境网络与鉴权策略不同，本文仅做本地演示。示例口令请勿直接用于生产。下载 Flink 1.20.1 并解压，进入安装目录（例如 flink-1.20.1）：