本文探讨了如何将SpringBoot与Apache Flink Stateful Functions框架进行整合，以实现对实时用户行为流的高效处理和个性化推荐功能。Apache Flink Stateful Functions是一个轻量级且具备高度可扩展性的状态管理框架，它通过允许开发者定义和组合具有状态的函数来简化复杂事件驱动系统的开发工作，进而有效处理实时数据流。
本文旨在指导读者从零开始构建一个包含Hadoop、Spark、Flink、Hbase、Kafka、Hive、Flume、Zookeeper和MySQL的分布式系统。通过详细的技术步骤和最佳实践，帮助读者理解每个组件的功能及其在分布式系统中的作用，从而构建高效、可靠的大型数据处理平台。
本文介绍了 Apache Flink DataStream Sink 的两个典型应用案例：将数据写入 MySQL 数据库和 Kafka 消息队列。Flink 提供了 JdbcSink 功能，该功能遵循 JDBC 协议，允许将数据流中的记录存储到多种关系型数据库中，包括 MySQL。使用 JdbcSink 时，需要提供数据库的连接参数和相应的 SQL 语句，以便 Flink 能够将数据流中的记录插入或更新到 MySQL 数据库的表中。
在基于图遍历的Flink任务画布模式下实现零代码开发时，实际遇到的挑战远比预期复杂。例如，需要在node节点和edge边上存储更多信息。具体来说，node节点需要存储并行度、算子处理前后的表schema等关键数据；而edge边则需记录keyby字段、数据在上下游节点间shuffle的方式等信息。
Amoro（原名Arctic）作为一款先进的Lakehouse管理系统，凭借其对开放数据湖格式的支持，以及与Flink、Spark和Trino等多种计算引擎的紧密集成，为企业提供了高效的数据管理和分析解决方案。本文将深入探讨Amoro如何利用这些计算引擎处理和分析数据湖中的海量数据，并通过具体代码示例展示其在实际应用场景中的强大功能。
本文深入探讨了Flink Remote Shuffle技术，一种创新的数据交换机制，特别适用于批处理场景。通过引入外部服务来优化任务间的数据交换过程，Flink Remote Shuffle不仅提高了处理效率，还增强了系统的可扩展性与稳定性。文中提供了详细的代码示例，旨在帮助读者理解其实现原理及应用场景。
Alink是一个基于Apache Flink构建的高效、易用的机器学习平台，它不仅支持实时数据流处理，还提供了丰富的开源算法库，使得开发者能够快速地实现复杂的数据分析任务。本文将通过具体的pyAlink代码示例，展示如何利用Alink的强大功能来简化开发流程，提高工作效率。
