daimajiangxin

摘要： 本文系统讲解 Apache Flink 的事件驱动编程模型，涵盖 ProcessFunction、定时器与状态、事件时间与 Watermark、与窗口的对比以及最佳实践。 阅读全文

摘要： 引言 在当今数据爆炸的时代，企业面临着前所未有的数据处理挑战——如何同时满足海量历史数据的批处理分析需求和实时数据的低延迟查询需求？2014年，Storm的作者Nathan Marz提出了一种革命性的架构模式——Lambda架构，为解决这一矛盾提供了优雅的解决方案。 Lambda架构通过巧妙地将数据 阅读全文

摘要： 本文详细介绍Apache Flink的批处理与流处理执行模式，包括Execution Mode的概念、配置方法、实现原理以及最佳实践。 阅读全文

摘要： 本文以Apache Flink实时流处理为核心，通过SocketWordCount示例，系统讲解实时流处理基础概念、Flink优势、代码实现与并行处理机制，助力读者掌握Flink流处理实战技能。 阅读全文

摘要： 本文详细介绍了Flink数据输出(Sink)的核心概念、各种连接器的使用方法、配置选项及可靠性保证机制。基于Flink 1.20.1的DataStream API，通过丰富的代码示例展示了如何将处理后的数据输出到Kafka、Elasticsearch、文件系统等不同目标，并构建了一个完整的实时数据处理流水线。 阅读全文

摘要： 本文介绍了Flink数据转换的核心操作，包括基本转换（Map、Filter、FlatMap）和键控转换（KeyBy、Reduce、Aggregate）。基于Kafka数据源环境，演示了如何使用Flink DataStream API实现数据流处理流程，涵盖字符串处理、分组聚合等典型场景。文章详细说明了环境配置、依赖管理和具体代码实现，为构建实时数据处理管道提供了实用指导。 阅读全文

摘要： 在实时数据处理场景中，数据源（Source）是整个数据处理流程的起点。Flink作为流批一体的计算框架，提供了丰富的Source接口支持，其中通过Kafka获取实时数据是最常见的场景之一。本文将以Flink DataStream API为核心，带你从0到1实现“从Kafka消费数据并输出到日志”的完整流程，掌握Flink Source的核心用法。 阅读全文

摘要： 传统批处理（如Hadoop）像老式火车，必须等所有乘客（数据）到齐才能发车；而流处理（如Flink）如同磁悬浮列车，每个乘客（数据）上车即刻出发。Flink的诞生，让数据从"考古材料"变为"新鲜血液"。 阅读全文

摘要： 本文介绍了大数据的核心特征与技术演进，并深入剖析了Apache Flink作为实时计算引擎的三大核心优势：时间管理（Watermark机制）、状态管理（算子状态与键控状态）以及容错机制（精确一次语义）。通过对比批处理与流处理架构，展示了Flink如何在电商、金融、推荐系统等实际场景中实现毫秒级的数据处理能力，为后续深入学习Flink技术奠定基础。 阅读全文

摘要： 在Web应用程序中，安全性是一个至关重要的方面。Spring Security是Spring框架的一个子项目，用于提供安全访问控制的功能。通过集成Spring Security，我们可以轻松实现用户认证、授权、加密、会话管理等安全功能。本篇文章将指导大家从零开始，在Spring Boot项目中集成S 阅读全文