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介绍了离线场景下安装docker portainer flink kafka openjdk maven等，以配置flink程序的离线开发测试环境的过程，以及简单的Flink Kafka框架。
HarmonyOS NEXT是基于OpenHarmony 打造的全场景智能操作系统，一个可以自主可控的操作系统，实现了“一个系统、统一生态”的设计目标，打通了多设备与多场景的连接，打造了更出色的智能体验，同时也构建了一个稳定且高效的操作系统底座。华为开发者大会HDC， H指的是HUAWEI，D是Developer（开发者），Conference（会议），连在一起为华为开发者大会。据相关消息显示，H
摘要：华为鲲鹏KunpengCMP湖仓一体机整合Hadoop生态核心组件（HDFS/YARN/HBase/Hive/Spark3），提供一站式大数据解决方案。该平台具备Ranger权限控制、Atlas元数据管理等企业级功能，支持Kerberos认证和性能调优。其亮点在于一键部署、自动配置及可视化监控，显著降低运维复杂度。特别适合对数据安全、处理效率和运维便捷性有高要求的企业用户，实现快速构建稳定的
腾讯云TBDS与CDH迁移常见问题摘要 本文总结了从Cloudera CDH迁移至腾讯大数据套件TBDS过程中的十大常见问题及解决方案： 组件差异：TBDS无Impala，建议改用Hive LLAP/Presto并优化SQL 元数据兼容性：需确保HDFS路径同步，重建表结构 工作流迁移：Oozie需转换为Airflow或TBDS调度平台 权限模型：Sentry到Ranger/TBDS权限中心的转换
摘要：随着CDH官方支持终止及ARM架构普及，将CDH迁移至华为鲲鹏ARM版CMP7.13平台成为必要选择。CMP7.13具备高度兼容性、平滑迁移工具及AI就绪能力，支持分阶段迁移策略：评估规划→双跑并行→逐步切流→验证优化。实际案例显示，该方案能实现无缝切换，性能提升15%以上，同时满足信创合规要求，降低30%+总体成本，是面向AI时代的关键技术升级路径。（149字）
Apache Impala作为开源MPP查询引擎，其产权归属Apache软件基金会，采用Apache 2.0许可。国内主流平台（如腾讯TBDS、华为MRS）弃用Impala主要由于技术演进（转向SparkSQL/Presto/Doris）、自身局限性（云原生支持弱、维护成本高）及商业策略（避免绑定低活跃度技术）。建议遗留系统可迁移至CMP7.13平台（类CDP）。
本教程的目的是帮助读者掌握使用Flink SQL进行大数据流处理的技术。通过本教程，读者将了解Flink SQL的基本概念、核心原理和操作方法，能够使用Flink SQL进行实时数据分析和处理。本教程的范围涵盖Flink SQL的各个方面，包括核心概念、算法原理、数学模型、项目实战、实际应用场景等。背景介绍：介绍本教程的目的、范围、预期读者和文档结构。核心概念与联系：阐述Flink SQL的核心概
信创替代对Hadoop大数据平台影响深远：技术架构转向全栈国产化，需重构x86+CentOS+CDH体系；生态适配需完成全链路认证，面临性能调优挑战；运维短期成本上升但长期可控；人才需掌握国产芯片和数据库技能；同时催生数据库迁移、ETL重构等新市场。信创替代既是挑战，更是构建自主可控大数据生态的机遇，预计2027年相关市场规模将突破1200亿元。
本文探讨AI算力加速技术如何提升设计、办公和创作效率。通过GPU/TPU加速、分布式计算和模型轻量化等技术，实现实时渲染、智能文档处理和跨模态创作等场景的效率突破。文章分析了云服务与本地部署的权衡策略，并指出未来需关注边缘计算和能源优化等挑战。强调技术选型应匹配实际需求，重视软硬件协同的长期价值。
Flink原理，实战与性能优化读书笔记(四) watermark+window指定TimeStamp 与 生成 Watermarks两种方法指定：Source Function 直接定义 Timestamps 与 watermarkscollectWithTimestamp() 生成时间戳 第一个参数指数据，第二个参数是时间戳emitWatermark 创建watermark在addSource中
优化自定义Source和Sink：减少不必要的序列化和反序列化。上面介绍了Apache Flink SQL的性能优化实践，涵盖了数据源读取、状态管理、窗口操作、并行度控制、资源调度、并发控制、源码优化、异常处理、数据预处理、数据压缩、任务并行化、网络传输、系统配置、数据倾斜处理、任务调度策略、代码组织、用户交互以及社区支持等多个方面。通过实例代码和调优建议，阐述了如何解决常见性能问题，提升系统效率
然后，它打印出结果。请注意，与其他一些数据处理框架中的 Union 操作相比，例如 Spark 中的 Union 会根据某些条件去除重复的元素，Flink 的 Union 行为更接近于数学上的集合联合理论。需要注意的是，此示例只是为了演示 Global Partition 的工作原理，实际上并不推荐在负载均衡很重要的应用场景中使用这种分区策略，因为它可能导致严重的性能问题。根据数据流中指定的字段来
【70+演讲PDF免费下载！】最全 Flink Forward Asia 2020 回顾阿里云实时计算Flink2020-12-17 1904浏览量简介： 12月13日-15日，Flink Forward Asia 2020 在线峰会圆满落幕。为期三天的会议中，Flink 社区以超多干货，丰富内容打造了一场大数据与 Apache Flink 的全技术盛宴。12.JPG12月13日-15日，Flin
本文介绍了Flink SQL Gateway的REST API核心交互模型与关键配置。主要内容包括：1) 基于Session-Operation-Result的三步交互流程；2) 网络配置中address与bind-address的区别及bind-port范围配置建议；3) OpenAPI v1-v4版本功能演进；4) 常用API清单及使用场景；5) 结果拉取时的JSON与PLAIN_TEXT格式
ReActAgent 为标准的基于 LLM 的推理任务提供了现成的解决方案，而 Workflow Style Agent 为复杂的自定义代理实现提供了最大的灵活性。有人戏称：拉投资用 Agent 讲故事，做业务踏踏实实用 Workflow。这句玩笑背后折射出现实的考量：Workflow 胜在确定性，而 Agent 胜在上限。ReActAgent 的定义如下。
效率提升：开发效率提升 6-8 倍质量提升：代码规范性 100%，测试覆盖率 85%学习加速：通过 AI 生成的代码学习新技术决策辅助：AI 帮助做出正确的技术选型核心亮点Spec驱动开发：结构化需求描述,逐步实现MCP集成：扩展 AI 能力,查询文档和操作亚马逊云科技服务Steering规则：确保代码符合项目规范迭代优化：逐步完善，而非一次完美参考资源项目地址Kiro 官网前述特定亚马逊云科技生
Paimon Action Jar 采用 SPI 机制实现 Action 的动态加载与扩展。核心设计包括： 模块化架构：独立 action 模块避免类冲突，common 模块包含 Action 实现 SPI 服务发现：通过 META-INF/services 注册 ActionFactory，支持自定义扩展 双模式执行：LocalAction 本地执行轻量操作，普通 Action 构建 Flink
在实时化转型过程中，如何将“上百张业务表”的全量 + 增量一致地搬到 StarRocks/Doris/Elasticsearch/Iceberg？本文用 Flink CDC 给出一个工程化答案：用一份 YAML 描述整条管道，自动生成 Flink 拓扑、完成一致性快照与变更订阅、处理模式演进（Schema Evolution）、并以 Exactly-Once 语义落地端到端一致性。文末附性能与运维
本文介绍了如何构建一个实时数据管道，将 TiDB 中的订单和商品数据通过 Flink CDC 同步到 Elasticsearch 进行可视化分析。主要步骤包括： 使用 Docker Compose 部署 TiDB 集群（包含 PD、TiKV、TiDB）、Elasticsearch 和 Kibana 准备 Flink 环境并配置 TiDB CDC 连接器 在 TiDB 中创建商品表和订单表，并插入测
在作者（SplitfireUptown）原项目DatalinkX基础上基础上深度融合安全管控与AI能力，构建了包含用户权限管理、多模型智能对话、可视化BI分析的全栈解决方案。通过Spring Security+JWT实现细粒度权限控制，集成DeepSeek大模型支持流式对话与文件解析，创新性拓展Python/HTML脚本执行环境，并打造拖拽式数据看板实现多源数据动态可视化
Flink SQL引入VECTOR_SEARCH表值函数，支持在流式处理中直接执行向量检索。该功能通过LATERAL TABLE语法调用，将输入向量与外部向量库进行相似度匹配并返回Top-K结果，解决了传统架构中实时性差和逻辑分散的问题。语法支持同步/异步配置，输出包含原始数据、匹配项及相似度分数。适用于实时推荐、RAG等场景，要求使用append-only表且Connector需实现Vector
在上面介绍中，我们介绍了如何在Spring Boot中整合Flink CDC来实现数据库数据变化的实时捕获监听操作，在实际实现中，我们可以根据具体的业务需求对操作进行进一步的扩展，例如可以将CDC数据写入Kafka、Hadoop、Elasticsearch等实时数据平台，构建更强大的数据流处理系统。
批流一体：Flink用同一API处理批和流，解决了传统框架的割裂问题；状态管理：Keyed State和Operator State让流处理“有记忆”，支持大状态存储；时间语义：事件时间+Watermark解决了“数据迟到”的难题；容错机制：Checkpoint+Savepoint保证了Exactly-Once，让系统“永不停机”；Flink SQL：用SQL写实时任务，降低了开发门槛。Flink
Flink Agents 框架的核心是“事件驱动 + 状态隔离 + 多语言协作”：通过 Agent/AgentPlan 实现业务逻辑的声明式定义，借助 Flink 原生的分布式、高并发能力实现可靠执行，同时支持 Python 生态的工具 / 模型集成，兼顾了开发灵活性与运行时效率，适用于复杂 AI 代理任务的分布式部署与执行。具体而言，Flink Agents 的组件是对原生 Flink 组件在
本文演示了如何使用Flink SQL实现OceanBase到Elasticsearch的实时数据同步。通过Docker Compose启动包含OceanBase CE、oblogproxy、Elasticsearch和Kibana的测试环境，在OceanBase中创建示例订单和商品表并插入数据。配置Flink环境后，使用OceanBase CDC连接器定义源表，通过Flink SQL将两表实时Jo
在构建RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）系统时，想要实现“问有所答、答之有理”，一份高质量的嵌入模型远比你想象的重要。
AI大模型手机存在"简单替换陷阱"，仅机械替代传统功能而缺乏系统重构。Hadoop大数据底座作为AI训练的"数据粮仓"至关重要，二者形成制约关系：低质AI应用会污染数据湖，而高质量数据流能支撑持续进化的端侧AI。突破路径需构建端-边-云协同架构，采用联邦学习等技术升级，并强化数据治理。厂商实践显示，华为的端云协同模式优于苹果的封闭架构。未来应向AI原生操作系
本文演示了如何使用Flink CDC连接Oracle数据库，实时捕获数据变更并同步到Elasticsearch。通过Docker Compose搭建了包含Oracle 19c、Elasticsearch 7.6.0和Kibana 7.6.0的环境。首先在Oracle中创建了PRODUCTS和ORDERS表并插入测试数据，然后配置Flink SQL连接器，实现从Oracle CDC源表读取数据，经过
Source（源）：从外部系统读取数据Sink（汇）：向外部系统写入数据本教程完整讲解了 Flink 1.20 自定义 SQL 连接器的开发：✅核心组件✅完整实现：HTTP 连接器的 Source 和 Sink✅实战示例：Flask API + Flink SQL 完整演示✅最佳实践：性能优化、容错处理、监控指标WebSocket 连接器MongoDB 连接器Redis 连接器企业内部系统连接器。
基于Flink CDC的实时数据集成方案 本教程演示了使用Flink CDC实现多源数据实时ETL的方案。通过Docker Compose部署MySQL、PostgreSQL、Elasticsearch和Kibana环境，构建完整的流式数据处理链路。方案包含： 数据源准备：MySQL存储商品和订单数据，PostgreSQL存储物流信息 实时处理：Flink SQL通过CDC连接器捕获源库变更，执行
依托于 Flink 流式引擎内核，Flink Agents 天然具备大规模、分布式、实时数据处理能力，以及成熟的状态管理、一致性保障与容错恢复能力，在此基础上，Flink Agents 提供了开发 Agentic AI 系统所必需的 LLM、Memory、Tool、Prompt 等关键概念的封装，以及动态执行计划、循环执行、共享状态、可观测性等能力。，将状态存储与计算任务分离，利用廉价的对象存储来
摘要： Cloudera CDP7.3（国产CMP鲲鹏版）为银行五大核心平台（核心系统、渠道平台、风控平台、数据中台、开放银行）提供统一数据湖仓与治理方案。通过CDC、实时流处理（Kafka/Flink）及批量ETL实现多源数据安全入湖，依托Iceberg表格式、Spark/Flink计算引擎及CML特征服务支撑智能风控、客户洞察等场景。方案强调金融级合规，通过Ranger权限控制、Atlas血缘
当你看到产线上15台Festo气缸模块和10台Fanuc机械臂默契配合，背后其实是Profinet网络里藏着个"程序动物园"。这个算法直接怼在PLC里跑，比传回MES验算省了200ms，完美匹配产线节拍要求。所以说，好的自动化程序得像瑞士军刀——该用梯形图时别装逼用SCL，该上算法时也别死守着触点逻辑不放。注意输出点必须分配在F地址区，普通的Q点在这里会直接报错。先看这PLC程序里的骚操作：主程序
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