引言 Apache Flink是一个开源的流式处理框架。它提供了强大的处理能力，能够处理无限的数据流，并保证结果的高效性和准确性。Flink的DataStream API是其中一个重要的组件，它为我们提供了丰富的操作和转换方式，使我们能够轻松地处理和分析数据流。 Flink的Da

简介 Flink是一个功能强大的流处理和批处理框架，它具有高效的数据处理能力和良好的扩展性。在Flink中，数据可以以多种格式进行存储，其中列式格式的Parquet被广泛应用于大规模数据存储和处理场景。本博客将介绍在Flink中如何使用列式格式Parquet进行数据压缩和保存。

在 Apache Flink 中，DataStream 和 DataSet 是两个重要的概念，它们分别用于处理无界和有界的数据集。本篇博客将探讨这两者的区别以及适用场景。 1. DataStream DataStream 是 Flink 中用于处理无界数据流的核心概念。它代表一系

在Flink中，内置函数和条件函数是非常有用的工具，可以帮助我们处理数据流和实现复杂的逻辑操作。在本篇博客中，我们将详细介绍Flink的内置函数和条件函数，并且提供一些实际应用场景。 内置函数 Flink提供了众多的内置函数，涵盖了各种数据操作和转换。这些函数可以直接在Flink

MySQL（即 Relational Database Management System，RDBMS）是一种常见的关系型数据库管理系统，在很多应用场景中都扮演着重要角色。随着数据量和处理需求的不断增长，实时和准实时的数据处理变得越来越重要。Apache Flink 是一个分布式

介绍 Apache Flink 是一个开源的流式处理框架，它提供了高性能的、可扩展的、容错的分布式数据处理能力。Flink 通过并行处理任务来实现大规模数据流的快速计算和分析。在 Flink 中，任务的并行度由 total task slot 来决定。total task slo

在使用[Flink](https://flink.apache.org/)之前，我们需要进行一些配置以确保其正常运行和最佳性能。本篇博客将介绍Flink的配置选项，帮助您实现所需的配置。 Flink 配置文件 Flink的配置位于 conf 目录下的 flink conf.yam

引言：实时数据处理的演进与挑战 在当今大数据时代，企业对数据的实时性要求日益提高。无论是金融交易监控、物联网设备状态感知，还是用户行为分析和推荐系统，延迟从秒级下降到毫秒级已成为行业共识。传统的批处理架构（如Hadoop + Hive）已难以满足这种“实时即服务”的需求，催生了新

引言 在当今数据驱动的时代，实时处理能力已成为企业竞争力的重要组成部分。随着业务场景的复杂化和数据量的爆炸式增长，传统的批处理模式已无法满足现代应用对低延迟、高吞吐量的需求。从最初的简单消息队列到如今复杂的流处理架构，大数据实时处理技术经历了深刻的演进过程。 本文将深入探讨现代大

引言 在当今大数据时代，实时计算需求日益增长，Apache Flink作为业界领先的流处理引擎，已成为众多企业构建实时数据处理系统的首选。然而，在实际生产环境中，Flink作业往往面临性能瓶颈、资源浪费、吞吐量不足等问题。本文将深入探讨Flink流处理引擎的性能优化策略，从并行度