# 实时计算 Flink版 #
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Serverless 应用的监控与调试问题之Flink流批一体在架构层面有什么演进
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美团 Flink 大作业部署问题之files-to-delete 的执行为什么能够异步进行呢
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Serverless 应用的监控与调试问题之PyFlink对于Python UDF的性能如何提升
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美团 Flink 大作业部署问题之Flink在生态技术演进上有什么主要方向
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美团 Flink 大作业部署问题之端云联调并将流量恢复到云端实例如何结束
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Serverless 应用的监控与调试问题之Flink对于Checkpoint Barrier流动缓慢的问题要如何解决
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慢sql治理问题之在 Flink 中， userjar 分发问题如何优化
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时间的守卫者：揭秘Flink中Watermark如何掌控数据流的时空秩序？
【8月更文挑战第26天】Apache Flink是一款功能强大的流处理框架，其Watermark机制为核心，确保了系统即使面对数据乱序或延迟也能准确处理时间相关的特性。Watermark作为一种特殊事件，标记了所有在此之前发生事件的最晚时间点，这对于时间窗口操作至关重要。
【揭秘】如何用Flink CEP揪出那些偷偷摸摸连续登录失败的“捣蛋鬼”？——一场数据流中的侦探游戏
【8月更文挑战第26天】Flink 是一款先进的流处理框架，提供复杂事件处理（CEP）功能以识别实时数据流中的特定模式。CEP 在 Flink 中通过 `CEP` API 实现，支持基于模式匹配的事件检测。本文通过监测用户连续三次登录失败的具体案例介绍 Flink CEP 的工作原理与应用方法。首先创建 Flink 环境并定义数据源，接着利用 CEP 定义连续三次失败登录的模式，最后处理匹配结果并输出警报。Flink CEP 能够轻松扩展至更复杂的场景，如异常行为检测和交易欺诈检测等，有效应对多样化的业务需求。
Flink 分布式快照，神秘机制背后究竟隐藏着怎样的惊人奥秘？快来一探究竟！
【8月更文挑战第26天】Flink是一款开源框架，支持有状态流处理与批处理任务。其核心功能之一为分布式快照，通过“检查点(Checkpoint)”机制确保系统能在故障发生时从最近的一致性状态恢复，实现可靠容错。Flink通过JobManager触发检查点，各节点暂停接收新数据并保存当前状态至稳定存储（如HDFS）。采用“异步屏障快照(Asynchronous Barrier Snapshotting)”技术，插入特殊标记“屏障(Barrier)”随数据流传播，在不影响整体流程的同时高效完成状态保存。例如可在Flink中设置每1000毫秒进行一次检查点并指定存储位置。
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