Flink基础教程的第一章探讨了选择Flink的原因，第二章详细介绍了流处理架构，第三章深入分析了Flink的应用场景，第四章讨论了时间处理的关键技术，第五章解释了有状态计算的重要性，第六章探讨了批处理在流处理中的特殊作用。

Apache Flink是一款先进的开源流处理框架，专为实时和批量数据流处理而设计。其核心特性包括高吞吐量、低延迟以及高可靠性的数据处理服务，支持事件时间处理和“精确一次”的状态一致性。Flink同时支持批处理和流处理任务，具备灵活的窗口操作和状态管理功能，广泛应用于实时数据分析、复杂事件处理、数据管道和ETL等场景。部署Flink集群需要环境准备、下载和解压Flink、配置Flink等多个步骤，确保集群稳定运行。

一、Doris是一种MPP的OLAP系统，集成了Google Mesa的数据模型、Apache Impala的MPP查询引擎以及Apache ORCFile的存储技术。二、Doris的功能包括数据分析、统计、报表和多维分析。它是百度自主研发并贡献给Apache开源社区的ROLAP数据库。Doris在数据查询延迟方面表现突出，聚合模型用于数据汇总分析，而明细模型则用于详细数据查询。与Kylin相比，Doris支持更广泛的数据场景。

深入探讨了Flink架构原理、应用场景、特点优势，以及如何在企业级环境中进行分布式集群部署、任务提交与高可用设置。涵盖了常用API、窗口处理、状态管理、表格操作以及复杂事件处理等关键技术，适合需要实时业务处理方案的学习与应用。

冰山Flink运行时1.15-1.3.0源码包提供了Flink平台下最新的运行时支持和源码资料。

最新版本的flink不再兼容hadoop，用户需下载适配的hadoop依赖包，并将其放置到FLINK_HOME/lib目录下，方可实现与hdfs的连接。

在信息技术领域中，Flink是一个非常关键的大数据处理框架，特别在实时数据流处理领域发挥着核心作用。这里，我们围绕“年终总结报告PPT模板”和“Flink”这两个关键词来探讨相关专业知识。 \"年终总结报告PPT模板\"是专业人士在年度评估中常用的工具。一份优秀的PPT模板可以帮助员工清晰、有条理地展示过去一年的工作成果、经验教训以及未来规划，提升总结报告的视觉效果和专业性。设计年终总结PPT时，应注重以下几个方面： 1. 结构清晰：内容应按照时间线或重要性进行排序，逻辑分明，便于听众理解。 2. 图表使用：数据通过图表展示，能更直观地体现业绩变化和项目进度。 3. 关键成果：突出关键业绩指标，用事实和数据说话。 4. 自我反思：分析工作中的不足，提出改进措施，展现自我成长。 5. 未来展望：设定个人发展目标，与公司战略保持一致，体现持续进步的决心。我们来深入了解一下\"flink\"。Apache Flink是一个开源的流处理和批处理框架，提供了低延迟、高吞吐量的数据处理能力。Flink的主要特点包括： 1. 流处理：Flink的核心是流处理，支持无界和有界数据流的处理，可以实现事件时间和处理时间的概念。 2. 状态管理：强大的状态管理能力，保证在分布式环境中的数据一致性。 3. 容错机制：通过检查点和保存点实现故障恢复，确保系统的高可用性。 4. 批处理优化：Flink的批处理是流处理的一种特例，实现了批处理和流处理的无缝融合。 5. 实时计算：支持SQL查询和窗口操作，适用于实时数据分析场景。 6. API易用：提供Java和Scala API，同时支持DataStream和Table API，方便开发。在年终总结报告中，如果涉及大数据分析的部分，Flink可以作为一个亮点，展示你在技术选型和实际项目中的专业性。你可以介绍如何使用Flink处理公司的海量数据，优化业务流程，提升效率，甚至分享通过Flink进行实时数据分析的案例，展示你的技术实力和业务洞察力。制作年终总结PPT时，不仅要注重内容的全面性和深度，还要充分利用如Flink这样的技术工具，体现个人在信息技术领域的专业素养和实际贡献。通过精心设计的PPT，你将能够有效地展示自己的工作成就，赢得领导和同事的认可。

本课程结合Kettle、Clickhouse和Superset三大开源工具，构建一个高效的实时数据分析平台。课程以互联网电商实际业务为案例，详细介绍了数据处理的各个环节，包括流量分析、新增用户分析、活跃用户分析、订单分析和团购分析。这个平台不仅能够处理海量数据，还支持PC、移动和小程序端的数据分析需求。

Apache Flink中文文档详细介绍了快速上手和开发流式计算的权威资料，是学习和使用Flink的必备参考。

IK分词器是ELKStack中的一个关键插件，专门用于中文分词。由于中文语法复杂多样，IK分词器解决了这一问题。安装IK分词器需要在每台机器上进行配置，并在完成后重启ES服务。安装步骤包括：1.上传安装包到node01机器的/home/es路径下。2.解压安装包至/export/servers/elasticsearch-6.7.0/plugins/analysis-ik/目录。3.分发安装包至其他机器。4.在每台机器上执行安装命令。配置IK分词器需在ES中进行，步骤为：1.创建名为iktest的索引。2.在iktest索引中创建名为article的类型。3.在article类型中创建名为subject的字段，并指定analyzer为ik_max_word。IK分词器提供ik_max_word和ik_smart两种分词模式，分别适用于细粒度和粗粒度拆分。查看分词效果可使用_analyze API。插入测试数据可使用bulk API。