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摘要： 本文系統講解 Apache Flink 的事件驅動編程模型，涵蓋 ProcessFunction、定時器與狀態、事件時間與 Watermark、與窗口的對比以及最佳實踐。 閱讀全文

摘要： 引言 在當今數據爆炸的時代，企業面臨著前所未有的數據處理挑戰——如何同時滿足海量歷史數據的批處理分析需求和實時數據的低延遲查詢需求？2014年，Storm的作者Nathan Marz提出了一種革命性的架構模式——Lambda架構，為解決這一矛盾提供了優雅的解決方案。 Lambda架構通過巧妙地將數據 閱讀全文

摘要： 本文詳細介紹Apache Flink的批處理與流處理執行模式，包括Execution Mode的概念、配置方法、實現原理以及最佳實踐。 閱讀全文

摘要： 本文以Apache Flink實時流處理為核心，通過SocketWordCount示例，系統講解實時流處理基礎概念、Flink優勢、代碼實現與并行處理機制，助力讀者掌握Flink流處理實戰技能。 閱讀全文

摘要： 本文詳細介紹了Flink數據輸出(Sink)的核心概念、各種連接器的使用方法、配置選項及可靠性保證機制。基于Flink 1.20.1的DataStream API，通過豐富的代碼示例展示了如何將處理后的數據輸出到Kafka、Elasticsearch、文件系統等不同目標，并構建了一個完整的實時數據處理流水線。 閱讀全文

摘要： 本文介紹了Flink數據轉換的核心操作，包括基本轉換（Map、Filter、FlatMap）和鍵控轉換（KeyBy、Reduce、Aggregate）。基于Kafka數據源環境，演示了如何使用Flink DataStream API實現數據流處理流程，涵蓋字符串處理、分組聚合等典型場景。文章詳細說明了環境配置、依賴管理和具體代碼實現，為構建實時數據處理管道提供了實用指導。 閱讀全文

摘要： 在實時數據處理場景中，數據源（Source）是整個數據處理流程的起點。Flink作為流批一體的計算框架，提供了豐富的Source接口支持，其中通過Kafka獲取實時數據是最常見的場景之一。本文將以Flink DataStream API為核心，帶你從0到1實現“從Kafka消費數據并輸出到日志”的完整流程，掌握Flink Source的核心用法。 閱讀全文

摘要： 傳統批處理（如Hadoop）像老式火車，必須等所有乘客（數據）到齊才能發車；而流處理（如Flink）如同磁懸浮列車，每個乘客（數據）上車即刻出發。Flink的誕生，讓數據從"考古材料"變為"新鮮血液"。 閱讀全文

摘要： 本文介紹了大數據的核心特征與技術演進，并深入剖析了Apache Flink作為實時計算引擎的三大核心優勢：時間管理（Watermark機制）、狀態管理（算子狀態與鍵控狀態）以及容錯機制（精確一次語義）。通過對比批處理與流處理架構，展示了Flink如何在電商、金融、推薦系統等實際場景中實現毫秒級的數據處理能力，為后續深入學習Flink技術奠定基礎。 閱讀全文

摘要： 在Web應用程序中，安全性是一個至關重要的方面。Spring Security是Spring框架的一個子項目，用于提供安全訪問控制的功能。通過集成Spring Security，我們可以輕松實現用戶認證、授權、加密、會話管理等安全功能。本篇文章將指導大家從零開始，在Spring Boot項目中集成S 閱讀全文