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Java 大视界 -- 基于 Java+Flink 构建实时电商交易风控系统实战（436）本文介绍基于Java+Flink构建实时电商交易风控系统的实战经验。系统采用分层架构设计，包含数据采集层、实时计算层、规则引擎层、数据存储层和应用服务层，实现毫秒级风险识别与拦截。核心组件包括Flink 1.17处理交易数据流、Drools规则引擎动态匹配风险规则、Redis缓存热点数据等。文章详细提供了开发环境配置清单和Maven依赖说明，确保系统具备低延迟(≤200ms)、高吞吐(10万TPS)和高可用性(99.99%)特性。该方案已通过生产环境验证，可有效应对恶意刷单、盗刷支付等电商交易风险。

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六月大数据

Flink中窗口的真正关闭时间在 Flink 窗口计算中，由和，之后到达的该窗口数据会被丢弃（或通过侧输出收集）。

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鱼的记忆儿

Flink 快速入门本文详细介绍了Apache Flink的系统架构和核心概念，适合深入学习和理解Flink的开发者。文章以Standalone会话模式为例，详细解析了Flink的作业提交和执行流程，包括客户端、JobManager、TaskManager等组件的功能与交互。JobManager作为任务管理和调度的核心，包含JobMaster、资源管理器和分发器三个组件，分别负责作业管理、资源分配和任务分发。TaskManager则是实际执行任务的进程，负责数据流的具体计算。文章还介绍了如何在本地IDEA中运行Flink程序并

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StarfallRaven13

Flink面试题实战：从问题到解决方案通过这个项目，我总结了Flink面试准备的三个要点：理解核心概念、掌握优化方法、熟悉典型场景。建议同学们可以自己动手实现类似的小项目，比单纯背题效果要好得多。最近在准备Flink相关的面试，发现很多同学在面对实际场景问题时容易手忙脚乱。搭建了一个Flink面试模拟器，通过真实案例演示如何拆解问题并给出优化方案。

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码上滚雪球

Flink 内部通信机制：注册、心跳与任务协作 Flink控制面通信基于Pekko RPC框架实现，核心组件包括JobMaster、ResourceManager和TaskManager。RPC抽象层与Pekko通信层采用分层设计，确保组件间高效交互。任务注册机制建立初始通信连接，各组件通过注册流程完成身份验证和资源协调。心跳探活机制定期检测组件存活状态，防止因节点故障导致系统不可用。 Gateway接口封装任务协作流程，实现跨组件RPC调用。系统通过工厂调度类比，以注册、心跳和RPC调用构建稳定控制框架，为任务调度与执行提供基础保障。

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上海研博数据

使用Flink-JDBC将数据同步到Doris Apache Flink和Doris是两个强大的工具，分别用于实时数据处理和大规模并行处理（MPP）SQL数据库。2、Doris：Doris（原百度Palo）是一个基于MPP架构的高性能、实时分析型数据库。1、Apache Flink：Flink是一个开源流处理框架，用于处理无界和有界数据流。4、依赖库：使用flink-connector-jdbc和Doris的JDBC驱动。1、安装Flink：确保你的环境中已经安装了Apache Flink。2、安装Doris：确保你的环境中已经安装并配置了Doris。

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Apache Flink v1.9 官方中文文档完整版某些业务场景需要基于内容而非时间/数量来决定是否提前触发。例如电商平台希望在订单金额累计达一定阈值时立即通知风控系统，而不必等到窗口结束。为此可编写如下自定义触发器：@Override// 达标即触发并清空@Override@Override@Override参数说明与逻辑分析：threshold：设定金额阈值，决定何时触发警报。：用于声明一个持久化的状态变量，跟踪当前窗口内累计金额。中每次接收到订单都会更新状态，并检查是否达标。使用。

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小码农叔叔

【大数据】Flink + Kafka 实现通用流式数据处理详解 Flink + Kafka 实现通用流式数据处理详解

阅读 1.9w

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从 Flink 到 Doris 的实时数据写入实践 —— 基于 Flink CDC 构建更实时高效的数据集成链路 Flink-Doris-Connector是连接Apache Flink与Doris数据库的关键组件，支持实时数据同步、维表关联和高效写入。文章详细解析了该连接器的三大应用场景：Scan场景利用分布式架构提升数据同步效率；Lookup Join场景通过异步查询和批处理优化维度表关联；实时ETL场景借助Stream Load实现高效写入并确保Exactly-Once语义。此外，文章还探讨了基于Flink CDC的整库同步方案，解决存量表批量创建、元数据映射和DDL同步等挑战。通过Flink CDC的无锁读取和

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Android系统攻城狮

Android15车载音频进阶之提升运行进/线程优先级方案(一百五十) 本篇目的：Android15车载音频进阶之提升运行进/线程优先级方案。

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flink 增量快照同步文件引用关系和恢复分析主要介绍flink 理解增量快照中的一些问题

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JasonAI爱运动

【日志处理方案大比拼】 Filebeat+Kafka+Flink+Spark+ES+HDFS VS ELK/AOP/RocketMQ/大厂方案摘要：本文对比了四种主流日志处理方案与现有技术栈（Filebeat+Kafka+Flink+Spark+ES+HDFS）的差异。ELK方案轻量但吞吐有限，适合中小型场景；AOP采集侵入业务代码，影响性能；RocketMQ在日志场景吞吐略逊Kafka；大厂托管方案运维简单但成本高且定制受限。现有方案支持亿级日志处理，但组件复杂。选择需权衡业务规模、性能需求、运维成本和数据合规性，中小团队可优先考虑ELK或托管方案，大型企业适合自建高性能架构。

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小马不敲代码

SpringBoot整合Kafka、Flink实现流式处理 SpringBoot整合Kafka、Flink实现流式处理

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谭俊杰Michael

技术总结待续deepseek flink 技术总结待续。

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计算引擎 Flink CDC 3.5.0 提交任务到 Flink Standalone cluster。创建整库同步任务配置文件。查看checkpoint。

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深入解析Flink两阶段提交Sink机制 Apache Flink 的 TwoPhaseCommitSinkFunction 是一个已废弃的抽象基类，用于实现精确一次（exactly-once）语义的 Sink 功能。它基于两阶段提交协议，通过预提交和提交两个阶段确保数据一致性。该组件与 Flink 的检查点机制深度耦合，在检查点触发时执行预提交，在检查点完成时执行正式提交。虽然能保证精确一次处理，但其设计存在状态管理复杂、缺乏异步支持等问题。Flink 现推荐使用新一代 Sink API

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还在单打独斗用ETL工具？揭秘头部企业如何融合Spark、Flink和Python打造智能流水线破解数据孤岛难题，看头部企业如何构建高效智能流水线。本文深入解析数据湖架构中的多语言 ETL 工具（Spark+Flink+Python），涵盖实时批处理融合、跨引擎协同调度与自动化治理实践，提升数据处理效率50%以上，值得收藏。

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Flink集群中出现的一些问题 Flink中主要有两个服务一个是8081的cluster和8082的historyserver问题主要出现在historyserver。

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韦元歌Fedora

Flink CDC与HANA集成：SAP数据库的实时同步方案在企业数字化转型过程中，SAP HANA作为高性能内存数据库，广泛应用于核心业务系统。然而传统数据集成方案面临三大痛点：- **批处理延迟**：ETL作业通常以小时级间隔执行，无法满足实时决策需求- **业务中断风险**：全量数据抽取占用大量数据库资源，影响生产系统性能- **数据一致性问题**：增量同步逻辑复杂，易出现数据丢失或重复Flink CDC（Change Data Captu...

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taotaobujuerulv

flink学习-2（配置篇）用于网络缓冲区的 JVM 内存的分数。该配置必须匹配 “security.kerberos.login.contexts” 中的列表（含有一个）：zookeeper.sasl.login-context-name: Client。以逗号分隔的目录列表，用于监视已完成的作业：historyserver.archive.fs.dir: hdfs:///completed-jobs/将已完成的作业上传到的目录：jobmanager.archive.fs.dir: hdfs:///completed-jobs/

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Flink史上最简单双十一实时分析案例_spark双十一案例分析总结报告(1) /latest有offset记录从记录位置开始消费,没有记录从最新的/最后的消息开始消费 /earliest有offset记录从记录位置开始消费,没有记录从最早的/最开始的消息开始消费。String[] categorys = {“女装”, “男装”, “图书”, “家电”, “洗护”, “美妆”, “运动”, “游戏”, “户外”, “家具”, “乐器”, “办公”};//注意生成[0,100)private String[] categorys ={“男装”,“女装”,“童装”, “洗护”};

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Flink 窗口触发器 Trigger Flink 窗口触发器（Trigger）决定了窗口何时触发计算。本文介绍了 Trigger 的接口方法（如 onElement、onProcessingTime 等）和返回结果（CONTINUE、FIRE、PURGE 等），并列举了内置触发器（如 EventTimeTrigger、CountTrigger 等）及其适用场景。针对特定需求（如按用户数触发窗口计算），文章还展示了如何通过继承 Trigger 抽象类实现自定义触发器，以统计文章点击次数和平均点击次数。通过状态管理和触发逻辑的结合，可以灵活控制窗口

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