Flink SQL 详解：流批一体处理的强大工具
Flink SQL 是为应对传统数据处理框架中流批分离的问题而诞生的，它融合了SQL的简洁性和Flink的强大流批处理能力，降低了大数据处理门槛。其核心工作原理包括生成逻辑执行计划、查询优化和构建算子树，确保高效执行。Flink SQL 支持过滤、投影、聚合、连接和窗口等常用算子，实现了流批一体处理，极大提高了开发效率和代码复用性。通过统一的API和语法，Flink SQL 能够灵活应对实时和离线数据分析场景，为企业提供强大的数据处理能力。
一文读懂“生成式 AI”
本文基于谷歌的：《Introduction to Generative AI》整理而成，帮助大家理解生成式 AI 这个概念
多元线性回归：机器学习中的经典模型探讨
多元线性回归是统计学和机器学习中广泛应用的回归分析方法，通过分析多个自变量与因变量之间的关系，帮助理解和预测数据行为。本文深入探讨其理论背景、数学原理、模型构建及实际应用，涵盖房价预测、销售预测和医疗研究等领域。文章还讨论了多重共线性、过拟合等挑战，并展望了未来发展方向，如模型压缩与高效推理、跨模态学习和自监督学习。通过理解这些内容，读者可以更好地运用多元线性回归解决实际问题。
Flink 四大基石之 Checkpoint 使用详解
Flink 的 Checkpoint 机制通过定期插入 Barrier 将数据流切分并进行快照，确保故障时能从最近的 Checkpoint 恢复，保障数据一致性。Checkpoint 分为精确一次和至少一次两种语义，前者确保每个数据仅处理一次，后者允许重复处理但不会丢失数据。此外，Flink 提供多种重启策略，如固定延迟、失败率和无重启策略，以应对不同场景。SavePoint 是手动触发的 Checkpoint，用于作业升级和迁移。Checkpoint 执行流程包括 Barrier 注入、算子状态快照、Barrier 对齐和完成 Checkpoint。