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Flink中的累加器(Accumulator)是用于累加(求和)状态的特殊数据结构。它提供了一种轻量级的聚合机… 继续阅读 Flink中的累加器(Accumulator)是什么，如何使用？代码举例讲解

Flink中的时间窗口(Time Window)是根据时间区间将数据流切分为多个窗口的机制。时间窗口内的数据会… 继续阅读 Flink中如何进行时间窗口(TimeWindow)的处理？代码举例讲解

Flink中的数据窗口化(Windowing)是将数据流截断为有限大小的”窗口”(Wi… 继续阅读 Flink中的数据窗口化(Window)是什么，如何使用？代码举例讲解

Flink的数据接收器(Data Sink)是将Flink中的数据流输出到外部存储系统的机制。它消费Flink… 继续阅读 Flink中的数据接收器(Data Sink)是什么，如何使用？代码举例讲解

Flink的数据源(Data Source)是将外部数据导入Flink流处理程序的机制。它读取外部存储里的数据… 继续阅读 Flink中的数据源(Data Source)是什么，如何使用？代码举例讲解

Flink连接器(Connector)是将Flink程序与外部系统打通的机制。它可以从外部系统读取数据输入Fl… 继续阅读 Flink中的连接器(Connector)是什么，如何使用？代码举例讲解

Flink中的派生数据流(Derived DataStream)是从现有的数据流中派生出来的新的数据流。它与源… 继续阅读 Flink中的派生数据流(DataStream)是什么，如何使用？代码举例讲解

Flink中的广播(Broadcast)是一种高效地将小数据集分发到所有并行任务的机制。它可以避免重复发送相同… 继续阅读 Flink中的广播(Broadcast)是什么，如何使用？代码举例讲解

Flink批处理程序的优化策略也相当丰富,主要有以下几种: 并行度优化:调整任务并行度实现资源利用率的最大化。… 继续阅读 Flink中的批处理有哪些优化策略？代码举例讲解

Flink提供了多种策略来优化流处理程序的性能。主要有以下几种: 并行度优化:调整任务并行度实现资源利用率的最… 继续阅读 Flink中的流处理有哪些优化策略？代码举例讲解

Flink通过并行度来控制任务的并发执行数量。调整任务并发度可以实现资源利用率的优化和吞吐量的提高。 Flin… 继续阅读 Flink中的任务并发度是怎样控制的？

Flink通过Checkpoint机制实现状态的恢复。当任务失败或重新启动时,它可以从最近的Checkpoin… 继续阅读 Flink中如何进行状态恢复？

Flink提供了丰富的流转换算子,用于在数据流上实现各种转换和计算。 主要有以下几种: Map:对流中每个元素… 继续阅读 Flink中的数据流转换算子有哪些？

Flink通过状态管理来维护任务执行过程中的状态数据,用于实现各种状态计算和状态机应用。 Flink中的状态主… 继续阅读 Flink中的状态管理是怎样的？

Flink提供了多种时间窗口,用于对无界数据流进行聚合计算。主要有以下几种类型: Tumbling windo… 继续阅读 Flink中的时间窗口有哪些类型，如何使用？

Flink支持对数据流进行动态分区,主要用于提高资源利用率和并行度利用率。动态分区的基本原理是:根据某个fie… 继续阅读 Flink中如何进行数据的动态分区？

Flink中的Checkpoint用于保存任务状态和数据,以实现容错和故障恢复。 主要有以下几种类型: 快照C… 继续阅读 Flink中的检查点(Checkpoint)是什么，有哪些类型？

Flink通过异常处理和容错机制来处理异常和错误。主要包括: 自定义异常处理:通过try-catch捕获异常,… 继续阅读 Flink如何处理异常和错误？

Flink任务调优主要包括:并行度调整、Checkpoint调优、资源调优等。 并行度调整:根据任务计算密集度… 继续阅读 Flink如何进行任务调优？