# 实时计算 Flink版 #
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使用Apache Flink进行大数据实时流处理
Apache Flink是开源流处理框架，擅长低延迟、高吞吐量实时数据流处理。本文深入解析Flink的核心概念、架构（包括客户端、作业管理器、任务管理器和数据源/接收器）和事件时间、窗口、状态管理等特性。通过实战代码展示Flink在词频统计中的应用，讨论其实战挑战与优化。Flink作为大数据处理的关键组件，将持续影响实时处理领域。
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Flink与Kafka的终极联盟：揭秘如何在一瞬间切换SASL机制，保护您的数据不受黑客侵袭！
【8月更文挑战第7天】Apache Flink作为高性能流处理框架，在与Kafka集成时确保数据安全至关重要。通过配置`KafkaConsumer`使用SASL机制如SCRAM-SHA-256或PLAIN，可有效防止未授权访问。SCRAM-SHA-256采用强化的身份验证流程提高安全性，而PLAIN机制则相对简单。配置涉及设置`properties`参数，包括指定`sasl.mechanism`、`security.protocol`及JAAS认证信息。合理选择和配置这些参数对于保护Flink应用与Kafka间的数据通信安全至关重要。
两万字长文向你解密大数据组件 Hadoop
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实时计算Flink版体验评测
一文带你弄懂实时计算Flink版场景实践和核心功能体验
Flink Forward Asia 2025 主旨演讲精彩回顾
Flink Forward Asia 2025 在新加坡开幕，聚焦实时数据与 AI 融合。Apache Flink 推出新子项目 Flink Agents，支持系统触发的 AI Agent 应用，提升实时处理能力。Flink 2.0 实现存算分离，迈向云原生架构。Paimon 支持多模态数据存储，Fluss 成为面向 AI 的流表存储系统。大会展现 Flink 生态全面拥抱 AI 的未来方向。
实时计算系列-----第一话：前言
本文主要分享实时计算与数仓的实践经验，涵盖架构设计、流程思路及问题处理，强调根据业务需求灵活选择技术方案，避免过度依赖固定技术栈，注重资源、时间与业务的平衡，提升实际应用效率。
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