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滾動窗口（Tumbling Windows）：按照固定大小的時間間隔對數據流進行劃分，窗口之間沒有重疊。常用于對實時數據進行聚合統計。 滑動窗口（Sliding Windows）：滑動窗口是滾
Flink的事件時間和處理時間是兩種不同的時間概念。 事件時間是數據流中每個事件實際發生的時間戳，是從事件本身獲取的時間信息。在Flink中，通過設置水位線（watermark）來處理亂序事件，以確保
在Flink中實現自定義的SourceFunction和SinkFunction需要按照Flink的API規范進行實現。以下是一個示例代碼，演示如何實現一個簡單的自定義SourceFunction和S
Flink中的內存管理主要包括兩個方面：堆內存和堆外內存。 堆內存管理： Flink使用JVM的堆內存來存儲數據和執行計算任務。可以通過配置Flink的任務管理器和作業的堆內存大小來優化內存使用。在
Flink 的水印機制是用來處理事件時間流數據的一種機制，可以幫助 Flink 判斷數據的時間順序，以及處理數據的延遲和亂序。水印是一種帶有時間戳的特殊數據記錄，用來告訴 Flink 某個特定時間點之
在Flink中，異步IO操作允許用戶在流處理應用程序中執行異步的IO操作，例如從外部系統獲取數據，而無需阻塞流處理的主線程。這使得可以在流處理應用程序中實現更為復雜和高效的異步操作。 異步IO操作的主
在Flink中，可以使用KeyedStream.partitionCustom()方法來實現動態數據分區。該方法允許用戶自定義分區策略，以便根據數據的特定屬性將數據分發到不同的分區。 以下是一個簡單的
Flink CEP（Complex Event Processing）是基于流處理框架Flink的一個模塊，用于處理復雜事件序列并進行模式匹配、規則檢測等操作。其主要用途是對實時數據流進行動態事件模式
Flink中的表API和SQL API具有以下特點： 高層抽象：表API和SQL API提供了高層次的抽象，使得用戶可以通過類似于SQL的語法來操作流數據和批處理數據，而不需要關注底層的實現細節。
Flink、Hadoop和Spark都是大數據處理框架，但在一些方面有不同的特點： 數據流處理：Flink是一個基于數據流的處理引擎，可以實現低延遲、高吞吐量的實時數據處理。而Hadoop和Spa
