Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 分区是大数据处理中一个非常重要的一环。分区是将数据进行重新分布，传输到不同的通道进行下一步数据处理。 keyby 是按照键的哈希值进行的重分区操作。这种分区只能把数据按 ke

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 在批处理统计中，我们可以等待一批数据都到齐后，统一处理。但是在实时处理统计中，我们是来一条就得处理一条，那么我们怎么统计最近一段时间内的数据呢？引入“窗口”。 所谓的“

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 键控流（Keyed Streams）reduce 和 aggregate 的区别。 操作定义与功能： reduce：reduce 操作是将两个输入元素合并为一个元素的操作

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 1、时间语义1.1、Flink 中的时间语义 1.2、哪种时间语义更重要为了更加清晰地说明两种语义的区别，我们来举一个非常经典的例子：电影《星球大战》。 如上图所示，我

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 1、处理函数之前所介绍的流处理 API，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都是基于 DataStream 进行转换的，所以可以统称为 DataStream

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的功能。Flink 中的广播流（Broadcast Stream）是一种特殊的数据流，它允许将一个流的数据广播到其

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 背景在实际生产环境中，对报警的阈值需要根据经验不断的来修改，但是如果每次修改了之后，都通过重启 Flink 程序来实现，这个成本就有点高了，所以我们这次主要是讲解一下，如何使

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 1、状态管理1.1、Flink 中的状态1.1.1、概述 1.1.2、状态的分类1、托管状态（Managed State）和原始状态（Raw State） Flink 的

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 1、状态后端（State Backends）在 Flink 中，状态的存储、访问以及维护，都是由一个可插拔的组件决定的，这个组件就叫状态后端（state backend）。状

官方地址：https://docs.github.com/zh/search-github/searching-on-github 本文总结了目前GitHub搜索最常用的技巧，根据我们平时搜索的内容分为了搜索存储库、搜索主题、搜索代码和搜索用户四个小点，你可以根据自己想要的搜索内容定位到每个小点， 3.1、搜索存储库 官方地址：https://docs.github.com/zh/search

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 1、容错机制在 Flink 中，有一套完整的容错机制来保证故障后的恢复，其中最重要的就是检查点。 1.1、检查点（CheckPoint）在流处理中，我们可以用存档读档的思路，

官网地址：https://git-scm.com/docs git congif 官网地址：https://git-scm.com/docs/git-config 知识前提：git 重要的三个工作区域： 工作区(Working Directory）：写代码的目录。就是项目代码存放的目录。 暂存区（index/stage）：工作区与版本库之间的缓冲地带。用 git add 把文件添

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ Flink 反压：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/zh/docs/ops/monitor

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ Flink 反压：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/zh/docs/ops/monitor

官网地址：https://git-scm.com/docs git diff 官网地址：https://git-scm.com/docs/git-diff 知识前提：git 重要的三个工作区域： 工作区(Working Directory）：写代码的目录。就是项目代码存放的目录。 暂存区（index/stage）：工作区与版本库之间的缓冲地带。用 git add 把文件添加进去，

官网地址：https://git-scm.com/docs git reset 官网地址：https://git-scm.com/docs/git-reset 1、知识前提：git 重要的三个工作区域 工作区（Working Directory）：写代码的目录。就是项目代码存放的目录。 暂存区（index/stage）：工作区与版本库之间的缓冲地带。用 git add 添加文件，

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ flink-cdc GitHub: https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors 1、什么是 CDCCDC 是 C

官网地址：https://git-scm.com/docs git ls-remote 官网地址：https://git-scm.com/docs/git-ls-remote 知识前提：git 重要的三个工作区域： 工作区(Working Directory）：写代码的目录。就是项目代码存放的目录。 暂存区（index/stage）：工作区与版本库之间的缓冲地带。用 git ad

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 介绍当 Task 发生故障时，Flink 需要重启出错的 Task 以及其他受到影响的 Task ，以使得作业恢复到正常执行状态。重启的策略有 2 种方式配置。 基于配置文

官网地址：https://git-scm.com/docs git branch 官网地址：https://git-scm.com/docs/git-branch 知识前提：git 重要的三个工作区域： 工作区(Working Directory）：写代码的目录。就是项目代码存放的目录。 暂存区（index/stage）：工作区与版本库之间的缓冲地带。用 git add 把文件添