逐步解释代码逻辑，突出 readTextFile, flatMap, keyBy 和 sum 的应用。

过去两周，我们对开源之夏活动中表现优异的开发者们进行了简单的采访，初步粗略地了解了一下他们的开发过程和心得体会。今天，我们将通过同学们的完整结项报告，深入了解项...

在实时数据处理的完整链路中，数据输出（Sink）是最后一个关键环节，它负责将处理后的结果传递到外部系统供后续使用。Flink提供了丰富的数据输出连接器，支持将数...

在实时计算领域，很多业务逻辑天然适合“事件驱动”模式：当事件到达时触发处理、在某个时间点触发补偿或汇总、根据状态变化发出告警等。Apache Flink 为此提...

在大数据处理领域，批处理和流处理曾经被视为两种截然不同的范式。然而，随着Apache Flink的出现，这种界限正在逐渐模糊。Flink的一个核心特性是其批流一...

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Nat...

在大数据处理领域，实时流处理正变得越来越重要。Apache Flink作为领先的流处理框架，提供了强大而灵活的API来处理无界数据流。本文将通过经典的Socke...

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...

当你在电商平台秒杀商品时，1毫秒的延迟可能导致交易失败；当自动驾驶汽车遇到障碍物时，10毫秒的计算延迟可能酿成事故。这些场景揭示了一个残酷事实：数据的价值随时间...

在凌晨三点的数据监控大屏前，某电商平台的技术负责人突然发现一个异常波动：支付成功率骤降15%。传统的数据仓库此时还在沉睡，而基于Flink搭建的实时风控系统早已...

在实时数据处理流程中，数据转换（Transformation）是连接数据源与输出结果的桥梁，也是体现计算逻辑的核心环节。Flink提供了丰富的数据转换操作，让开...

摘要：本文将介绍如何使用Java语言实现将数据流从Samza转换为Flink的过程。通过使用Flink的丰富功能和优化技术，我们可以轻松处理大规模数据流，并实现...

在上面的示例中，MyAggregateFunction类继承了AggregateFunction抽象类，并实现了其中的四个方法：createAccumulato...

随着数字化转型的全面深入，数据已成为驱动企业决策和业务创新的核心要素。据IDC最新报告显示，2025年全球实时数据处理市场规模预计突破千亿美元，年复合增长率高达...

从上一节wordcount的示例可以看到，flink的处理过程分为下面3个步骤：

❝夜深之时，在技术群里，看到一个有趣的对话： "哥，听说你们公司换了数据库？之前不是用CK吗？" "别提了，CK虽然快，但是运维太复杂。现在用Apache D...