在Flink中，内置函数和聚合函数是非常重要的概念。它们为我们处理和转换数据提供了强大的工具。本文将介绍Flink的基础知识，并深入探讨内置函数和聚合函数的使用。 Flink基础 Flink是一个用于分布式流处理和批处理的开源框架。它提供了丰富的API和工具，能够处理从简单的数据

背压背景的引出 在大数据领域，流式计算任务的数据量通常非常庞大，对计算引擎的吞吐能力提出了很高的要求。Apache Flink作为一个流处理框架，具备很高的容错性和扩展性，在处理大规模数据流时表现出色。然而，随着数据量的增加，流处理任务可能会遇到背压（backpressure）问

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

新一代实时数据库技术预研：Apache Flink Table Store与传统OLAP引擎性能对比分析 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