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james二次元
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Kafka之消费者分区分配策略
Consumer Group 中有多个消费者（Consumer），Topic 有多个分区（Partition），分区如何分给各 Consumer？这就是 Partition Assignment Strategy 的职责。Kafka 自 0.9 开始支持多种策略，2.4+ 又增加了新的 Sticky 版本。原创 2025-11-23 05:45:00 · 185 阅读 · 0 评论 -
Flink之CEP
Spring CEP（Complex Event Processing，复杂事件处理）是基于 Spring 框架 的一类解决方案，用于处理高吞吐、低延迟的数据流事件，尤其适用于金融风控、物联网监控、日志分析、实时监控等实时流处理场景。原创 2025-06-10 05:15:00 · 1011 阅读 · 0 评论 -
Flink之Table API
Apache Flink 的 Table API 是 Flink 提供的一种高级抽象，用于以声明式方式处理批处理和流处理数据。它是基于关系模型的 API，用户可以像编写 SQL 一样，以简洁、类型安全的方式编写数据处理逻辑。原创 2025-05-09 14:30:50 · 1676 阅读 · 0 评论 -
Flink之DataStream
Apache Flink 的 DataStream API 是用于 处理无限（流）或有限（批）数据流的核心编程模型，适用于事件驱动、实时分析、ETL 等场景。相比 Flink Table API，DataStream API 提供了更强的灵活性和底层控制能力。原创 2025-04-30 10:48:57 · 1574 阅读 · 0 评论 -
流式计算之Storm
Apache Storm 是一个分布式、实时处理系统，旨在以低延迟、高吞吐量的方式处理数据流。它特别适用于需要对大量实时数据进行连续处理的应用场景，如日志分析、机器学习、在线推荐、实时监控等。Storm 通过将数据处理任务分发到集群中的多个节点上，以确保在高并发的环境中仍能保持数据处理的实时性和一致性。原创 2024-09-06 05:30:00 · 2320 阅读 · 0 评论 -
流式数据处理平台之Dinky
Dinky 是一个基于 Apache Flink 的流式数据处理平台，致力于提供高效、实时的数据流处理能力。通过简化大数据处理和分析任务的开发与运维，Dinky 成为构建实时数据管道、复杂事件处理系统和实时分析平台的理想选择。原创 2024-08-15 05:30:00 · 1816 阅读 · 0 评论