使用flink1.12.2版本时，可以通过配置oracle jdbc jar包来实现与Oracle数据库的连接。首先，需要将oracle jdbc jar包下载并放置在flink的lib目录中。然后，在flink的配置文件中添加相关的配置项，指定oracle jdbc的连接信息。这样就可以在flink中使用oracle数据库进行数据处理了。

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Apache Flink 1.16是一个重要的大数据处理框架的版本更新，主要集中在批处理、流处理、稳定性、性能和易用性的改进上。在这个版本中，Flink提供了更多的特性和优化，使得它在大数据领域中的应用更加广泛和可靠。Flink 1.16强化了批处理的能力。它引入了SQL Gateway，实现了协议插件化，支持了多租户，并且与Hive生态高度兼容。通过Hive Server2 Protocol，Flink可以更好地与Hive集成，Hive查询的兼容性达到了94%。此外，Flink 1.16还引入了Adaptive Batch Scheduler，能够自动设置并发度以适应不同的工作负载。同时，它支持Speculative Execution来减少长尾任务的影响，以及Hybrid Shuffle来提高数据传输效率。另外，动态分区修剪（Dynamic Partition Pruning）和Adaptive Hash Join的引入进一步优化了批处理的性能和稳定性。在流处理方面，Flink 1.16实现了Changelog State Backend的生产可用，这是一个重要的里程碑，因为它确保了在故障恢复时能快速回放更少的数据，从而加快Failover的速度。RocksDB State Backend也得到了显著优化，其ScaleUp速度提升了2-10倍，提供了更丰富的Metrics以便于运维。此外，Flink 1.16还引入了缓冲区透支支持，以加速Unaligned Checkpoint的完成。在易用性上，Flink 1.16对TaskManager的Slot进行了改进，使其更加灵活。PyFlink作为Python API，覆盖度达到了95%以上，新增了对window、side output、broadcast state的支持，并全面支持所有内置Connector & Format，包括对ES、Kinesis、Pulsar、Orc和Parquet的完整支持。PyFlink的性能也得到了显著提升，尤其是在处理JSON计算的典型场景下，性能基本追平了JAVA。在功能和性能方面，Flink 1.16针对维表操作进行了增强，引入了通用缓存机制、异步模式和重试机制，以提升查询速度和吞吐量。同时，它开始支持检测并消除流SQL中的非确定性问题，确保流计算的确定性。

本课程帮助学员掌握在云环境中搭建和管理大规模数据湖系统的技能。通过学习，学员将深入了解大数据生态系统中的关键组件，如Flink、Spark、Hadoop等，并能够应用这些技术处理实际业务场景中的数据需求。课程涵盖Flink的API编写、窗口设置、状态管理，确保数据的准确性和一致性。Hudi作为数据湖存储层，支持实时查询和更新，学员将学习如何使用Hudi维护数据一致性，提升查询性能。课程还包括Spark在批处理和交互式查询中的应用，以及与Flink协同工作，实现混合处理模式。此外，学员将了解数据湖的分层架构、数据生命周期管理、数据安全和隐私保护，以及在AWS、Azure上的部署方法。

20190629Apache Flink Meetup北京站.zip是关于Apache Flink技术交流活动的压缩文件，日期为2019年6月29日，地点在北京。文件内容可能包含演讲稿、幻灯片、录音或参会者的交流资料，主要围绕Apache Flink这一开源流处理框架展开。描述非常简洁，直接点明了这是一个与Apache Flink相关的Meetup活动，发生在2019年6月29日的北京。Meetup通常是指技术爱好者或专业人士聚集在一起讨论特定主题的线下活动，因此我们可以预期这个压缩包中的内容可能涵盖Flink的最新发展、应用案例、技术深度解析等。标签“flink”明确了这个压缩包的核心内容是与Apache Flink相关的。Apache Flink是一个用于处理无界和有界数据的开源流处理框架，它支持实时计算和批处理，具有高吞吐量、低延迟以及状态管理等特性，广泛应用于大数据领域。由于没有具体的文件名称列表，我们无法详细列举每个文件的内容，但可以推测可能包含以下类型的文件：演讲稿或幻灯片：详细介绍了Apache Flink的原理、架构、新特性和最佳实践。代码示例：展示如何在实际项目中使用Flink进行数据处理。分析报告：分享了Flink在不同行业的应用案例和性能测试结果。问答记录：记录了活动中对Flink技术问题的讨论和解答。录音或视频：重现了活动当天的演讲和讨论环节。 Apache Flink基础：Flink的核心概念，如DataStream API、JobManager、TaskManager以及它们在分布式环境中的作用。 Flink的数据处理模型：Flink如何实现事件时间窗口、状态管理和容错机制。 Flink与批处理：Flink与Hadoop MapReduce等批处理框架的差异，Flink在批处理上提供更好的性能和实时性。 Flink连接器和格式：Flink支持的各种数据源和数据接收器，如Kafka、HDFS、Cassandra。

《Doris 0.15：深度解析与应用指南》Doris，全称为Apache Doris，是一款基于MPP架构的高性能、实时分析型数据库。它以极致的查询速度、出色的数据加载性能以及广泛的数据源支持，赢得了广大数据分析师和工程师的青睐。将深入探讨“Doris 0.15”这一新版本的特点、优势以及如何实现“开箱即用”，为用户提供详尽的使用指导。 一、Doris 0.15新特性解析 性能提升：Doris 0.15在查询性能上做了显著优化，通过改进查询计划和执行引擎，使得复杂查询的响应时间大幅缩短，提高了大数据分析的效率。 高可用性增强：新版本强化了故障恢复机制，增强了节点间的数据同步，确保在节点故障时系统仍能正常运行，保证业务连续性。 数据安全性：Doris 0.15引入了更完善的数据加密和访问控制机制，提升了用户数据的安全性，满足了企业对数据隐私的严格要求。 SQL兼容性：新版本提升了对SQL标准的支持，包括窗口函数、JOIN操作等，使得Doris更加兼容各类SQL应用场景。 二、Doris 0.15的开箱即用体验 安装部署：Doris 0.15提供了简洁的安装流程，用户可以从提供的“output”压缩包中解压获取所需文件，根据官方文档的指引，快速完成环境配置和服务启动。 数据导入：Doris支持多种数据源的快速导入，包括HDFS、Kafka、MySQL等。0.15版本优化了数据加载性能，使得大规模数据导入更加高效。 查询操作：Doris提供了一套完整的SQL接口，用户可以通过Web UI或者客户端工具进行查询操作。新版本的SQL执行性能提升，使得数据分析工作更加流畅。 监控与维护：Doris 0.15提供了丰富的监控指标和管理工具，方便用户实时查看系统状态，及时发现并解决问题。 三、实战应用案例 实时分析：Doris的实时分析能力适用于电商、广告、金融等领域，能够快速响应业务需求，如实时用户行为分析、营销效果评估等。 大数据仓库：Doris可以作为企业的数据仓库，整合多源数据，提供高效的数据探索和报表生成。 数据中台：在构建数据中台时，Doris可以作为数据服务层，对外提供高并发的查询服务，支持各类业务应用。 总结，Doris 0.15版本以其强大的性能、易用性和高扩展性，为大数据分析带来了新的可能。

Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。它被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。Flink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~2014年由3所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014年4月Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会，参加这个孵化项目的初始成员是Stratosphere系统的核心开发人员，2014年12月，Flink一跃成为Apache软件基金会的顶级项目。Flink的重要特点包括事件驱动型、流与批的世界观、分层API等。事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。流处理的特点是无界、实时，无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。在Flink的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流。Flink的流处理架构，获得的最大好处就是具有极低的延迟。Flink的分层API最底层级的抽象仅仅提供了有状态流，它将通过过程函数（Process Function）被嵌入到DataStream API中。DataSet API为有界数据集提供了额外的支持，例如循环与迭代。这些API处理的数据类型以类（classes）的形式由各自的编程语言所表示。此外，阿里实时计算团队决定在阿里内部建立一个Flink分支Blink，并对Flink进行大量的修改和完善，让其适应阿里巴巴这种超大规模的业务场景。Blink比起Flink的优势就是对SQL语法的更完善的支持以及执行SQL的性能提升。目前阿里70%的技术部门都有使用该版本。Flink是一个强大的大数据处理框架，它提供了流处理、批处理和实时计算的能力，具有极低的延迟和高效的性能，对于大数据处理和实时计算有着广泛的应用前景。

数据可视化是将复杂的数据集转换为易于理解的图形或图像的技术，在大数据分析领域具有重要作用。本资源提供了一套数据可视化大屏的源码，包含20个不同的示例，适用于各种场景需求。用户下载后可以运行index.html文件进行预览，体验这些可视化效果。HTML是网页开发的基础语言，负责构建网页结构。在数据可视化大屏源码中，HTML文件通常包含基本布局和元素引用，如JavaScript库和CSS样式表，用于展示图表和其他可视化组件。前端技术在实现数据可视化中至关重要，通常涉及JavaScript，这种编程语言广泛应用于网页动态交互。开发者可能使用了D3.js、ECharts、Highcharts等流行的JavaScript库，这些库提供了丰富的图表类型和强大的定制能力，帮助将数据转化为美观且具有洞察力的图形。大数据指的是海量、持续增长的数据集，处理这些数据需要高效的数据处理和分析工具。在数据可视化中，大数据通常经过预处理和分析，然后以合适的形式呈现出来，帮助决策者理解模式、趋势和关联。这套源码可能包含了处理大数据的方法，如使用Pandas、Spark等工具进行数据清洗和转换，以便更好地适应可视化需求。数据分析是将原始数据转化为有用信息的过程，包括数据清洗、探索性数据分析（EDA）、建模等步骤。在数据可视化大屏中，数据分析的结果会直观地展现出来，帮助用户快速解读数据。开发者可能运用了统计学方法和机器学习算法，通过可视化揭示隐藏在数据背后的见解。预览源码时，你可能会看到各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、地图等。这些图表各有优势，适用于不同类型的数据显示。例如，柱状图适合比较类别间的数量差异，折线图则适合展示随时间变化的趋势。此外，源码中可能还包含了交互功能，如缩放、平移、筛选和动态更新等，使用户能够更深入地探索数据并自定义视图。这套数据可视化大屏源码提供了全面的解决方案，涵盖了从数据处理到前端展示的整个流程。它可以帮助开发者和数据分析师快速构建数据展示平台，无论是为了监控业务指标、展示项目进度还是进行深度数据分析，都能提供强大支持。深入研究和学习这些源码，

Flink技术栈及其适用场景.pdf详细描述了Flink的技术栈及其在不同场景中的应用。这对于使用Flink的开发者深入了解其技术特性和应用场景非常有帮助。

Flink China Meetup社区线下Meetup·北京站PPT资料分享。余海琳介绍了Flink在滴滴出行中的应用与实践经验。