官宣｜Apache Flink 1.20 发布公告
Apache Flink PMC（项目管理委员）很高兴地宣布发布 Apache Flink 1.20.0。与往常一样，这是一个充实的版本，包含了广泛的改进和新功能。总共有 142 人为此版本做出了贡献，完成了 13 个 FLIPs、解决了 300 多个问题。
Flink-DataWorks第四部分：数据同步（第60天）
本文主要详解了DataWorks的数据同步，为第四部分：由于篇幅过长，分章节进行发布。后续： 数据开发。
Flink SQL整理
Flink SQL整理
Spark和Flink的介绍、区别以及各自的应用场景
介绍Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，由加州大学伯克利分校AMPLab开发，并于2010年开源。Spark基于内存计算，提供了比传统Hadoop MapReduce框架快数十倍的速度，并简化了大规模数据处理的复杂性。它支持多种编程语言（如Scala、Java、Python
记录使用FlinkSql进行实时工作流开发
Apache Flink是一个开源框架，用于处理无边界（无尽）和有边界（有限）数据流。它提供了低延迟、高吞吐量和状态一致性，使开发者能够构建复杂的实时应用和微服务。Flink的核心是流处理引擎，它支持事件时间处理、窗口操作以及精确一次的状态一致性。
Flink-DataWorks第三部分：数据集成（第59天）
本文主要详解了DataWorks的数据开发流程及操作，为第三部分：由于篇幅过长，分章节进行发布。后续： 运维中心的使用。
大数据Flink（一百零八）：阿里云与开源的功能优势对比
可以配置智能调优，无人值守自动监控并调整作业资源分配，并可以在指定时间段应用对应的资源计划，帮助我们平稳顺利地度过业务洪峰，同时最大程度的节省成本。更好的引擎性能和更细粒度资源配置使得整体TCO优于开源，且灵活的付费模式以及智能扩缩容，进一步提高了资源使用的精细程度。提供完整的系统检查点和作业快照生
Flink-DataWorks第二部分：数据集成（第58天）
本文主要详解了DataWorks的数据集成，为第二部分：由于篇幅过长，分章节进行发布。后续： 数据集成的使用 数据开发流程及操作 运维中心的使用。
Flink1.19高可用及选举机制
12.我们可以看见这是leaderContender接口的一个方法，我们之前说过凡是要实现高可用的组件都必须实现leaderContender接口，从图中可以看到leaderContender有四种实现，分别是我之前所说的JM，RM，WbE，DP，我们这里只看RM的。到这里我们看到了选举机制是如何帮
Flink-DataWorks第一部分：DataWorks（第57天）
本文主要详解了DataWorks基本功能，为第一部分：由于篇幅过长，分章节进行发布。后续： 数据集成的使用 数据开发流程及操作 运维中心的使用
Flink 实时数仓（五）【DWD 层搭建（三）交易域事实表】
Flink 实时数仓DWD层搭建，加购事务事实表，订单预处理表
Flink开发语言选择：Java还是Scala？
广泛应用：Java是企业级应用开发的首选语言之一，全球拥有庞大的开发者社区。稳定性和性能：Java以其稳健的性能表现和稳定性著称，非常适合大规模、长生命周期的项目。丰富的库和框架：Java的生态系统十分庞大，几乎所有的应用场景都有现成的解决方案和库支持。
Java版Flink使用指南——定制RabbitMQ数据源的序列化器
在一文中，我们从RabbitMQ队列中读取了字符串型数据。如果我们希望读取的数据被自动化转换为一个对象，则需要定制序列化器。本文我们就将讲解数据源序列化器的定制方法。
docker-compose部署Flink及Dinky
centos7使用docker-compose部署flink及dinky
Flink之keyBy操作
在Flink中，当我们需要对海量数据进行聚合处理时，通常会先进行分区，以提高处理效率。通过keyBy操作，我们可以根据指定的键将数据流划分为不同的分区，每个分区内的数据将发送到同一个分区进行处理。这种分区的方式是通过计算键的哈希值，并通过对分区数取模运算来实现的。因此，具有相同键
大数据最新FlinkCDC全量及增量采集SqlServer数据_flink cdc sql server
TABLE_CATALOG TABLE_SCHEMA TABLE_NAME TABLE_TYPEtest dbo user_info BASE TABLEtest dbo systranschem
Flink-StarRocks详解:第六部分-即席查询大案例解析(第56天)
本文为Flink-StarRocks详解后续章节：主要详解StarRocks数仓场景：即席查询大案例
Flink学习（八）-Flink 集群搭建
装好 jdk 等必要的组件。注意，由于本身没有额外的 dns做转发。因此，需要在每台机器的 host 文件里，配置好相关 ip具体方法。
【图解大数据技术】流式计算：Spark Streaming、Flink
Flink 和 Spark Streaming 不一样，Flink 一开始设计就是为了做实时流式计算的。它可以监听消息队列获取数据流，也可以用于计算存储在 HDFS 等存储系统上的数据（Flink 把 这些静态数据当做数据流来进行处理）。然后 Flink 计算后生成的结果流，也可以发送到其他存储系统
谈谈Flink消费kafka的偏移量
Filnk checkpointing开始时就进入到pre-commit阶段，具体来说，一旦checkpoint开始，Flink的JobManager向输入流中写入一个checkpoint barrier将流中所有消息分隔成属于本次checkpoint的消息以及属于下次checkpoint的消息，b
