在本周的白板演练中，Apache Flink 的 PMC 成员及数据工匠首席技术官 Stephan Ewen 深入探讨了如何利用保存点功能进行流处理中的数据重新处理、错误修复、系统升级和 A/B 测试。本文将详细解释保存点的工作原理及其应用场景。 ... [详细]

本文详细介绍了 Flink 和 YARN 的交互机制。YARN 是 Hadoop 生态系统中的资源管理组件，类似于 Spark on YARN 的配置方式。我们将基于官方文档，深入探讨如何在 YARN 上部署和运行 Flink 任务。 ... [详细]

本文探讨了全球领先的在线娱乐公司Netflix如何通过采用Apache Druid，实现了高效的数据采集、处理和实时分析，从而显著提升了用户体验和业务决策的准确性。文章详细介绍了Netflix在系统架构、数据摄取、管理和查询方面的实践，并展示了Druid在大规模数据处理中的卓越性能。 ... [详细]

本文探讨了如何从Grid中选择特定的数据区域，并将其以行和列的形式复制到剪贴板，同时保持原始格式不变的方法。 ... [详细]

本文详细探讨了Spark的核心架构，包括其运行机制、任务调度和内存管理等方面，以及四种主要的部署模式：Standalone、Apache Mesos、Hadoop YARN和Kubernetes。通过本文，读者可以深入了解Spark的工作原理及其在不同环境下的部署方式。 ... [详细]

收割机|篇幅_国内最牛逼的笔记，不接受反驳！！ ... [详细]

本文章以 IntelliJ IDEA 为例，详细介绍了如何配置和调试 FlinkX 项目。主要内容包括如何设置运行参数，以便在本地环境中顺利执行 FlinkX 任务。 ... [详细]

Apache Flink作为大数据处理领域的新兴力量，凭借其独特的流处理能力和高效的批处理性能，迅速获得了广泛的关注。本文旨在深入探讨Flink的关键技术特点及其应用场景，为大数据处理提供新的视角。 ... [详细]

本文探讨了在使用Apache Flink向Kafka发送数据过程中遇到的事务频繁失败问题，并提供了详细的解决方案，包括必要的配置调整和最佳实践。 ... [详细]

时序数据是指按时间顺序排列的数据集。通过时间轴上的数据点连接，可以构建多维度报表，揭示数据的趋势、规律及异常情况。 ... [详细]

本文详细探讨了Apache Flink框架中的水印机制，这是一种用于处理数据流中时间不一致问题的重要工具。通过介绍水印的工作原理及其在实际应用中的实现方式，帮助读者更好地理解和利用这一功能。 ... [详细]

本文探讨了在流处理中进行计数的各种技术和挑战，并基于作者在2016年圣何塞举行的Hadoop World大会上的演讲进行了深入分析。文章不仅介绍了传统批处理和Lambda架构的局限性，还详细探讨了流处理架构的优势及其在现代大数据应用中的重要作用。 ... [详细]