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Flink中的异步IO指将IO操作(如网络读取、磁盘IO)异步化,避免阻塞任务线程。通过异步IO,可以最大化利… 继续阅读 Flink中的异步IO是什么，如何使用？

Flink通过DataStream API可以构建大规模的DAG。为了高效处理大规模DAG,Flink主要采取… 继续阅读 Flink如何处理大规模的有向无环图(DAG)？

Flink支持对数据流进行加密和解密,主要用于保证数据安全和隐私。 Flink中的数据流加密主要通过以下步骤实… 继续阅读 Flink中如何进行数据流的加密和解密？

Flink支持对数据流进行压缩和解压缩,主要用于优化网络传输和减少存储空间。 Flink中的数据流压缩主要通过… 继续阅读 Flink中如何进行数据流的压缩和解压缩？

Flink中的并行度指运行一个作业的TaskManager数量。通过增加并行度,可以在更多资源上运行一个Dat… 继续阅读 Flink中的并行度是什么，如何设置？

Flink中的流数据分区主要用于并行处理。通过将数据划分为多个分区,可以在多个TaskManager上并行执行… 继续阅读 Flink中如何进行流数据的分区？

Flink中的时间处理主要 basrd 于三种时间: 事件时间(Event Time):数据自己携带的时间戳,… 继续阅读 Flink中的时间处理是如何实现的？

Flink CEP(复杂事件处理)用于检测流数据中的复杂事件模式。它可以检测出数据流中多个相关事件的组合模式,… 继续阅读 Flink中的CEP是什么，如何使用？

水印(Watermark)是Flink用于处理乱序事件的机制。它用于表示数据流中事件时间的进展。 当数据源并非… 继续阅读 Flink中的水印(Watermark)是什么，如何使用？

Flink进行容错处理主要通过Checkpoint机制。它定期将流处理程序的状态数据和运算位置保存到Check… 继续阅读 Flink如何进行容错处理？

Flink的“Exactly Once”语义指的是在流处理过程中,每条记录只被执行一次,没有重复执行和丢失。 … 继续阅读 Flink中的“Exactly Once”语义是什么，如何保证？

Flink处理乱序数据主要有两种方式: 增加数据的watermark。这可以指定数据的事件时间,Flink会根… 继续阅读 Flink如何处理乱序数据？

Flink实现流的迭代计算主要通过DataStream的iterate()方法。该方法将一个数据流不断反复进行… 继续阅读 Flink如何实现流的迭代计算？