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正是你们的热情，让 FFA 成为连接技术与产业的桥梁。作为 Apache Flink 社区官方主办的技术大会，FFA 始终聚焦。2025 年已圆满收官，作为亚太地区最具影响力的实时计算技术盛会，今年，三站活动吸引多名开发者、架构师、数据工程师及企业技术决策者。2026 年，Flink Forward Asia 将继续前行——，再次印证了实时计算在 AI 时代的核心地位。让我们共同期待下一个实时计算
本文构建了一个完整的实时数据分析管道，涵盖数据生产、消息队列、流处理和可视化全流程。系统采用Kafka作为消息队列，配合Schema Registry实现Avro数据的序列化管理，通过Flink进行实时窗口聚合处理，最终将结果存储到OpenSearch并可视化展示。文章详细解析了Schema Registry的工作原理，包括Schema注册、消息编码格式（Magic Byte机制）、Schema演
在兼容性方面，XSP30支持多种快充协议，包括PD协议、QC协议和FCP等快充协议，能够兼容是面上绝大多数快充适配器，这种广泛的兼容性使得XSP30快充IC能够广泛应用于各种移动设备充电场景，为用户提供便捷、快速、安全的充电体验。它支持两节串联锂电池的升降压压充电，和三节锂电池升压充电，支持5V\9V\12V电压输入，支持最大充电电流2A。在安全方面，XSP30内置多重充电保护功能，包括输入过压保
实时计算Flink大家可能并不陌生，在实时数据处理上，可能会有所接触，因为其强大的实时数据分析处理能力，所以常常被用在数据量较大，同时对于实时数据分析能力较高的场景，比如双十一的大屏。那么什么是阿里云实时计算Flink版？【实时计算Flink版是一套基于Apache Flink构建的⼀站式实时大数据分析平台，提供端到端亚秒级实时数据分析能力，并通过标准SQL降低业务开发门槛，助力企业向实时化、智能
欢迎关注公众号——《数据三分钟》一线大厂的师兄师姐结合自己的工作实践，将数据知识浅显道来，每天三分钟，助你成为数据达人。还有面试指导和内推机会。这是我写得第一篇关于产品的文章，今天就来讲讲我眼中的电商营销数据分析平台以及我的产品观。电商营销数据分析平台，首先它是一个数据产品，它兼具算力、存储、报表展现、分析于一体；是一款以活动周期数据为主，兼顾日销数据的长周期决策产品；是一个以大数据技术为核心支
本文为您介绍如何使用IntervalJoin语句。IntervalJoin语句可以让两个流进行JOIN时，左流和右流中每条记录只关联另外一条流上满足定义的时间范围内的数据，且进行完JOIN后，仍然保留输入流上的时间列，让您继续进行基于Event Time的操作。
欢迎关注公众号——《数据三分钟》一线大厂的师兄师姐结合自己的工作实践，将数据知识浅显道来，每天三分钟，助你成为数据达人。还有面试指导和内推机会。传统的LAMDA架构取得了辉煌的成就，大大小小的公司几乎都以LAMDA为模版构建了自己的数据仓库，但是LAMDA架构的缺陷也一直被数据人诟病——由于实时链路和离线链路采用不同的计算引擎，在数据研发的过程中，不得不开发、维护两套代码，不仅开发成本高，而且得
定位与 Claude Code 一样。Codex CLI是由 OpenAI 开发的开源系统级 AI 助手，使用 Rust 语言编写，具有极高的性能和效率。它可以在终端中读取、修改和运行代码，是一个真正意义上的 AI Agent。特性说明Rust 原生构建极速启动和响应，内存占用极低开源完全开源，社区驱动，代码透明可审计多模型支持原生支持 OpenAI、Ollama、LM Studio、Amazon
本文探讨了将 AI Agent 集成到 Apache Flink 流处理引擎时面临的运行时边界问题。不同于传统的函数式处理，Agent 执行具有异步、多步、可挂起等特性，需要特殊设计来确保可续跑、可恢复和可验证。核心挑战包括：主线程阻塞问题：Agent 的长时间操作（如模型调用）需要支持异步挂起状态恢复一致性：Checkpoint 机制需要保存执行进度和上下文副作用管理：避免恢复时重复执行外部操作
总结： DeepSeek 的核心技术优势在于其在超长上下文窗口技术上的突破性领先，结合高效的大规模模型训练、强大的通用模型研发能力和对AI安全对齐的投入，共同构成了其在通用大模型领域的竞争力，使其能够提供处理复杂、长文本任务的高性能AI服务。总结： DeepSeek 的核心技术优势在于其在超长上下文窗口技术上的突破性进展，以及高效的大规模模型训练、强大的通用模型研发能力和对AI安全对齐的重视。推理
摘要计算了所有已完成 checkpoint 的端到端持续时间、增量/全量Checkpoint 数据大小和 checkpoint alignment 期间缓冲的字节数的简单 min/average/maximum 统计信息。请注意：这些信息不会再JobManager中保存，如果JobManager故障转移，这些统计信息将重新计数。
flink技术总结待续。
Flink 通过高可用机制解决 JobManager 单点问题，支持 ZooKeeper 和 Kubernetes 两种 HA 模式。核心组件包括 Leader 选举、服务发现和信息存储服务。基于 ZooKeeper 的实现通过 LeaderLatch 机制选举 Leader，最小 ID 节点当选，并利用 TreeCache 监听节点变更。选举成功后新 Leader 会获取旧 Leader 存储在
Flink 是实时计算的事实标准，传统的作业运维始终面临链路分散、经验依赖重、恢复难验证等问题。实时未来技术团队基于 OpenClaw 构建了一套可协同、可追溯、可落地的智能运维平台。本文结合我们的实践经验，对平台设计思路、关键原则和落地链路做一次系统性梳理
Codex 不是不能自己干活。但在复杂工程里，Codex 最值钱的能力不是“亲自多改几个文件”，而是保持全局判断：需求怎么拆，任务怎么派，风险怎么收，结果怎么验，哪里该返工，哪里能交付。做的事，就是把主控和执行拆开。主 Codex 当 leader。Codex 子代理承接任务。Claude Code CLI 执行具体工作。DeepSeek 消化大量上下文和重复劳动。session 复用池把上下文热
这套方案没有什么神奇的地方，核心是把"总结经验"这件本来需要主动去做的事，变成被动自动发生的。如果你也在用 Claude Code，可以把这几个脚本直接拿去用，按自己的关键词触发逻辑和归档路径改一改就行。脚本通过 stdin 接收 JSON 数据（包含session_idtool_inputprompt等字段），正常退出码为 0。PreToolUse的脚本若返回非 0，会阻断当次工具调用——所以在
本文介绍了一个基于Flink 1.18的电商实时计算系统实现方案。该系统通过模拟电商订单流数据，利用Flink实现了订单数据清洗、商品维表关联、5秒滚动窗口统计类目GMV等功能。技术实现上采用了事件时间处理乱序数据、广播流维表JOIN、增量聚合+窗口函数组合等核心方法，并新增了生产级的MySQL数据库写入能力，支持批量写入、失败重试和Exactly-Once一致性保证。文章详细说明了项目架构、技术
Yazi（意为“鸭子”）是一款用 Rust 编写的终端文件管理器，基于非阻塞异步 I/O。它旨在提供高效、用户友好且可定制的文件管理体验。
CDC 捕获任务（CDC Job）有一个关键依赖：SQL Server Agent 服务，一旦 Agent 停止，CDC 任务会直接“罢工”，无法捕获任何数据变更。如果没有服务器操作权限，不用自己折腾，直接联系公司 DBA 或运维人员，告知“SQL Server Agent 未启动，需启动以恢复 CDC 功能”，高效解决。SQL Server 开启 CDC 后，会自动生成“变更表”（简称 CT 表
最近 OpenAI 新推出了。第一感觉就一句话：这东西挺实用。它不是再搞一个新 IDE，也不是让你在几个工具之间来回切，而是直接把 Codex 接进 Claude Code，让你在原来的工作流里就能调用 Codex 做代码审查，或者把某个任务直接丢给 Codex 处理。。说白了，这个插件解决的是一个很实际的问题：平时你可能一直在 Claude Code 里写代码，但到发版前、排查 bug 时，或者
只看功能可用，忽略性能细节：很多AI工具生成代码仅保证编译通过，会暗藏N+1查询、无防抖、硬编码等隐性bug，上线后极易崩盘，TRAE 能有效规避这类底层问题。口语需求过于简略：模糊需求会导致代码残缺，搭配 TRAE 使用时，只需简单补充环境适配、性能优化等隐性需求，即可快速迭代出生产级代码。依赖单轮生成不迭代：vibe coding的核心是迭代而非一次成型，TRAE 多文件修改、终端协同能力，能
经过内部运营后台完整项目实测，两款同为VS Code架构的AI IDE，在英文场景下差距不大，但中文vibe coding场景下体验差距十分明显。Cursor付费门槛高、中文规范理解薄弱，很容易生成不符合国内项目要求的代码，引发不必要的联调故障；而TRAE凭借中文场景深度优化、免费可用的高阶模型、稳定的上下文迭代能力，完美补齐Cursor在中文开发环境下的短板。再加上更低的使用成本、无缝的迁移体验
轻量化模型是人工智能大规模普及于端侧设备的必由之路。在众多轻量化技术中，模型量化，尤其是低位宽量化，因其在模型压缩、内存节省、计算加速和能耗降低方面的综合优势，占据着核心地位。DeepSeek提出的创新型INT4量化优化技术，通过混合精度量化、强化的量化感知训练、模型架构协同优化以及软硬件深度适配，成功克服了INT4量化面临的重重挑战，在保持较高模型精度的同时，实现了接近8倍的模型压缩、显著的内存
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