Flink 核心概念与架构解析

Flink 核心概念 时间语义与窗口 状态管理与容错 数据流编程模型 Flink 架构解析 JobManager、TaskManager 执行图与数据流 部署模式 并行度与资源管理

flink 5 2024-05-12

Flink+Doris实时数仓实战

课程内容包含视频、源码、文档和虚拟机。

flink 4 2024-05-12

Flink+Doris实时数仓实战课程分享

掌握Flink和Doris构建实时数仓的核心技术，通过实战项目，提升实时数据处理和分析能力。

flink 3 2024-05-12

基于Flink、Iceberg和对象存储的数据湖构建方案

阿里分享了一种利用 Flink、Iceberg 和对象存储构建数据湖的方案。 Flink 作为高吞吐、低延迟的流式处理框架，负责实时数据的摄取和处理。Iceberg 则作为数据湖的表格式引擎，提供 ACID 事务、高效的查询和数据演进能力。对象存储作为底层存储，提供高可扩展性和低成本的优势。 这种方案结合了三者的优势，可以高效地构建和管理数据湖，满足不同场景的数据分析需求。

flink 3 2024-05-12

Apache Flink 1.9.2 预编译二进制包

该包为 Apache Flink 1.9.2 预编译二进制包，支持 Hadoop 2.7.2 和 Scala 2.12。

flink 3 2024-05-12

Flink入门：示例源码解析

通过解读Flink示例源码，可以深入理解Flink的核心概念和工作机制。这些示例涵盖了数据流处理的常见场景，例如数据转换、窗口计算、状态管理等，为开发者提供了实践Flink的宝贵资源。

flink 5 2024-05-12

flink-1.7.0-bin-scala-2.12安装程序

Apache Flink是一个用于大规模分布式环境中高性能、可靠且容错的数据处理的开源流处理和批处理框架。它提供了一个统一的编程模型，可以处理无界流数据和有界批量数据，并支持事件时间和处理时间的语义。

flink 6 2024-05-12

Flink+Doris赋能电商实时数据分析平台：多终端数据洞察

本课程将深入探讨如何利用 Apache Flink 和 Apache Doris 构建一个高效、稳定的实时数据分析平台，以支持 PC、移动端和小程序等多终端电商业务。 我们将涵盖以下核心内容： 电商场景下的数据分析需求 Flink 的实时数据处理能力 Doris 的高性能数据存储和查询 Flink 和 Doris 的集成与应用 多终端数据采集和处理 实时数据可视化和报表 通过本课程，您将学习到如何构建一个端到端的实时数据分析平台，为电商业务提供及时、准确的数据洞察。

flink 4 2024-05-12

解决 Flink 找不到 Hadoop 依赖问题

如果 Flink 提示找不到 Hadoop 依赖，您需要将 flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.1.7.2.1.0-327-9.0.jar 文件放入 Flink 的 lib 目录下。

flink 4 2024-05-12

Flink 1.14.4 安装包 (Scala 2.11)

Apache Flink 1.14.4 版本对应 Scala 2.11 的安装包。

flink 6 2024-05-12