- 集群资源配置与基础调优策略Apache Flink 作为现代流处理框架，在大规模集群环境中面临着复杂的性能挑战。随着数据量的不断增长和实时处理需求的日益严格，如何有效调优 Flink 应用程序以达到最佳性能成为开发人员和运维团队必须面对的重要课题。 内存配置优化Flink 的内存管理是性能调优的核心要素之一。在大规模集群中，合理配置 TaskManager 的内存至关重要。Flink 将内... 集群资源配置与基础调优策略Apache Flink 作为现代流处理框架，在大规模集群环境中面临着复杂的性能挑战。随着数据量的不断增长和实时处理需求的日益严格，如何有效调优 Flink 应用程序以达到最佳性能成为开发人员和运维团队必须面对的重要课题。 内存配置优化Flink 的内存管理是性能调优的核心要素之一。在大规模集群中，合理配置 TaskManager 的内存至关重要。Flink 将内...
- Flink 最近又“进化”了：状态后端与 Savepoint，真不是背概念那么简单 Flink 最近又“进化”了：状态后端与 Savepoint，真不是背概念那么简单
- 在实时数据处理领域，Apache Flink 作为流处理引擎的标杆，其核心价值在于保障业务连续性和数据一致性。然而，当业务需求迭代或系统优化时，作业升级往往成为运维痛点：传统停机升级会导致数据积压、服务中断，甚至引发下游系统雪崩。如何在升级过程中实现零停机时间（Zero Downtime Deployment），让作业无缝切换新版本，同时确保状态完整、数据不丢失？本文将从原理到实践，深入浅出... 在实时数据处理领域，Apache Flink 作为流处理引擎的标杆，其核心价值在于保障业务连续性和数据一致性。然而，当业务需求迭代或系统优化时，作业升级往往成为运维痛点：传统停机升级会导致数据积压、服务中断，甚至引发下游系统雪崩。如何在升级过程中实现零停机时间（Zero Downtime Deployment），让作业无缝切换新版本，同时确保状态完整、数据不丢失？本文将从原理到实践，深入浅出...
- 在当今数据驱动的时代，实时流处理已成为企业核心竞争力的关键。Apache Flink 作为一款高性能的分布式流处理框架，广泛应用于实时数据分析、事件驱动应用等场景。然而，随着业务规模扩大，Flink 作业的稳定性与性能监控变得至关重要。传统的日志监控方式往往滞后且缺乏全局视角，难以应对瞬息万变的生产环境。这时，将 Flink 与 Prometheus 这一云原生监控标杆集成，便成为构建实时监... 在当今数据驱动的时代，实时流处理已成为企业核心竞争力的关键。Apache Flink 作为一款高性能的分布式流处理框架，广泛应用于实时数据分析、事件驱动应用等场景。然而，随着业务规模扩大，Flink 作业的稳定性与性能监控变得至关重要。传统的日志监控方式往往滞后且缺乏全局视角，难以应对瞬息万变的生产环境。这时，将 Flink 与 Prometheus 这一云原生监控标杆集成，便成为构建实时监...
- Apache Flink® 是一个强大的开源分布式流处理与批处理框架，具备高吞吐、低延迟和强状态一致性等特性。通过 Docker 方式部署 Flink，可实现环境一致性、快速部署与简化运维，非常适合开发测试、POC 以及中小规模生产场景。 Apache Flink® 是一个强大的开源分布式流处理与批处理框架，具备高吞吐、低延迟和强状态一致性等特性。通过 Docker 方式部署 Flink，可实现环境一致性、快速部署与简化运维，非常适合开发测试、POC 以及中小规模生产场景。
- 在实时数据处理领域，Apache Flink 凭借其低延迟、高吞吐的特性成为流计算的首选框架。然而，许多开发者在实际部署中常遇到作业卡顿、资源浪费甚至崩溃的问题——这往往源于对 TaskManager 与 JobManager 资源配置的忽视。本文将从生产实践出发，深入浅出地解析 Flink 核心组件的调优逻辑，帮助您构建高效稳定的流处理系统。 为什么资源调优至关重要？Flink 作业的性能... 在实时数据处理领域，Apache Flink 凭借其低延迟、高吞吐的特性成为流计算的首选框架。然而，许多开发者在实际部署中常遇到作业卡顿、资源浪费甚至崩溃的问题——这往往源于对 TaskManager 与 JobManager 资源配置的忽视。本文将从生产实践出发，深入浅出地解析 Flink 核心组件的调优逻辑，帮助您构建高效稳定的流处理系统。 为什么资源调优至关重要？Flink 作业的性能...
- 在分布式流处理领域，Apache Flink 以其低延迟、高吞吐的特性成为实时计算的首选引擎。然而，任何分布式系统都面临单点故障（SPOF）的风险——当关键组件如 JobManager 崩溃时，整个作业可能停滞，导致数据丢失或服务中断。尤其在金融、物联网等对可靠性要求极高的场景中，一次故障可能引发连锁反应。本文将深入浅出地解析 Flink 高可用（HA）配置的核心逻辑，帮助开发者构建“永不停... 在分布式流处理领域，Apache Flink 以其低延迟、高吞吐的特性成为实时计算的首选引擎。然而，任何分布式系统都面临单点故障（SPOF）的风险——当关键组件如 JobManager 崩溃时，整个作业可能停滞，导致数据丢失或服务中断。尤其在金融、物联网等对可靠性要求极高的场景中，一次故障可能引发连锁反应。本文将深入浅出地解析 Flink 高可用（HA）配置的核心逻辑，帮助开发者构建“永不停...
- 在大数据实时处理领域，Apache Flink 作为一款高性能的流处理框架，已被众多企业应用于核心业务系统。然而，当 Flink 作业部署到生产环境后，面对海量数据和复杂业务逻辑，问题排查往往成为运维人员的噩梦。本文将深入探讨如何通过有效的日志分析策略，快速定位并解决 Flink 生产环境中的各类问题。 日志：Flink 生产环境的"生命线"Flink 作业在生产环境中运行时，如同一个精密的... 在大数据实时处理领域，Apache Flink 作为一款高性能的流处理框架，已被众多企业应用于核心业务系统。然而，当 Flink 作业部署到生产环境后，面对海量数据和复杂业务逻辑，问题排查往往成为运维人员的噩梦。本文将深入探讨如何通过有效的日志分析策略，快速定位并解决 Flink 生产环境中的各类问题。 日志：Flink 生产环境的"生命线"Flink 作业在生产环境中运行时，如同一个精密的...
- Apache Flink作为分布式流处理引擎的佼佼者，已成为实时数据处理领域的核心基础设施。其高吞吐、低延迟的特性让企业能够实时洞察业务动态，但作业在复杂生产环境中运行时，故障如同暗礁般潜伏。一次未及时处理的作业失败，可能导致数据丢失、业务中断甚至决策偏差。据统计，超过60%的Flink运维问题源于可预防的配置或设计缺陷。掌握系统化的故障排查方法，不仅能缩短平均恢复时间（MTTR），更能提升... Apache Flink作为分布式流处理引擎的佼佼者，已成为实时数据处理领域的核心基础设施。其高吞吐、低延迟的特性让企业能够实时洞察业务动态，但作业在复杂生产环境中运行时，故障如同暗礁般潜伏。一次未及时处理的作业失败，可能导致数据丢失、业务中断甚至决策偏差。据统计，超过60%的Flink运维问题源于可预防的配置或设计缺陷。掌握系统化的故障排查方法，不仅能缩短平均恢复时间（MTTR），更能提升...
- 数据慢半拍，问题可能不在“数据”：聊聊数据传播延迟的那些坑 数据慢半拍，问题可能不在“数据”：聊聊数据传播延迟的那些坑
- 在实时数据处理领域，Apache Flink 以其低延迟、高吞吐的流处理能力成为行业首选。然而，当作业规模扩大、数据洪流奔涌时，开发者常面临“黑盒困境”：为何处理速度突然下降？内存为何异常飙升？背压从何而来？ 此时，Flink 内置的 Metrics 监控系统便是破局关键——它如同为应用装上“透视镜”，将内部运行状态转化为可量化的数据，为性能优化提供精准导航。本文将深入浅出地解析 Metri... 在实时数据处理领域，Apache Flink 以其低延迟、高吞吐的流处理能力成为行业首选。然而，当作业规模扩大、数据洪流奔涌时，开发者常面临“黑盒困境”：为何处理速度突然下降？内存为何异常飙升？背压从何而来？ 此时，Flink 内置的 Metrics 监控系统便是破局关键——它如同为应用装上“透视镜”，将内部运行状态转化为可量化的数据，为性能优化提供精准导航。本文将深入浅出地解析 Metri...
- 在云原生技术席卷企业级应用的今天，Apache Flink作为实时流处理的标杆框架，与Kubernetes的深度结合已成为构建弹性、高效数据管道的核心选择。Flink凭借其低延迟、高吞吐的流处理能力，配合Kubernetes的容器编排优势，能完美应对现代数据密集型场景的挑战。本文将从基础原理出发，逐步解析如何在Kubernetes上实现Flink的云原生部署，让开发者既能快速上手，又能规避常... 在云原生技术席卷企业级应用的今天，Apache Flink作为实时流处理的标杆框架，与Kubernetes的深度结合已成为构建弹性、高效数据管道的核心选择。Flink凭借其低延迟、高吞吐的流处理能力，配合Kubernetes的容器编排优势，能完美应对现代数据密集型场景的挑战。本文将从基础原理出发，逐步解析如何在Kubernetes上实现Flink的云原生部署，让开发者既能快速上手，又能规避常...
- 在当今实时数据处理的浪潮中，Apache Flink凭借其低延迟、高吞吐和精确一次语义的能力，已成为流处理领域的明星框架。然而，许多开发者在部署Flink作业时，常因默认配置的“一刀切”特性而遭遇性能瓶颈：作业吞吐量上不去、内存溢出频发，甚至检查点失败导致数据丢失。这些痛点并非Flink本身缺陷，而是参数配置未贴合业务场景所致。参数调优是释放Flink潜力的关键钥匙——它能将资源利用率提升3... 在当今实时数据处理的浪潮中，Apache Flink凭借其低延迟、高吞吐和精确一次语义的能力，已成为流处理领域的明星框架。然而，许多开发者在部署Flink作业时，常因默认配置的“一刀切”特性而遭遇性能瓶颈：作业吞吐量上不去、内存溢出频发，甚至检查点失败导致数据丢失。这些痛点并非Flink本身缺陷，而是参数配置未贴合业务场景所致。参数调优是释放Flink潜力的关键钥匙——它能将资源利用率提升3...
- 用 Flink 做实时 ETL： 别只盯着算子，真正的灵魂是「语义、状态和扛事能力」 用 Flink 做实时 ETL： 别只盯着算子，真正的灵魂是「语义、状态和扛事能力」
- 在实时数据处理领域，Apache Flink 作为一款高性能的流处理引擎，其事件时间（Event Time）处理能力是构建可靠流应用的核心。与处理时间（Processing Time）不同，事件时间基于数据本身携带的时间戳，而非系统处理时刻，这能有效解决网络延迟、数据乱序等分布式系统常见问题。本文将深入探讨事件时间处理的关键原理与基础实践，帮助开发者构建更健壮的流处理管道。 为什么事件时间至... 在实时数据处理领域，Apache Flink 作为一款高性能的流处理引擎，其事件时间（Event Time）处理能力是构建可靠流应用的核心。与处理时间（Processing Time）不同，事件时间基于数据本身携带的时间戳，而非系统处理时刻，这能有效解决网络延迟、数据乱序等分布式系统常见问题。本文将深入探讨事件时间处理的关键原理与基础实践，帮助开发者构建更健壮的流处理管道。 为什么事件时间至...
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新，构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间，华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案，本期访谈直播，由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持，华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中，探讨处理器生态的关键要素及其联系，分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源，3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源，3步轻松管理成本，帮助提升日常管理效率！
回顾中
热门标签