Flink流处理与批处理大揭秘：实时与离线，一文让你彻底解锁！
【8月更文挑战第24天】Apache Flink 是一款开源框架，擅长流处理与批处理。流处理专攻实时数据流，支持无限数据流及事件驱动应用，实现数据的连续输入与实时处理。批处理则聚焦于静态数据集，进行一次性处理。两者差异体现在处理方式与应用场景：流处理适合实时性要求高的场景（例如实时监控），而批处理更适用于离线数据分析任务（如数据挖掘）。通过提供的示例代码，读者可以直观理解两种模式的不同之处及其实际应用。
Github上的十大RAG(信息检索增强生成)框架
信息检索增强生成（RAG）是一种结合了检索系统和生成模型优势的技术，能够显著提升大型语言模型的性能。RAG通过从外部知识库中检索相关信息，增强模型的输入，从而生成更加准确、符合上下文、实时更新的响应。GitHub上涌现出多个开源RAG框架，如Haystack、RAGFlow、txtai等，每个框架都有独特的功能和特性，适用于不同的应用场景。这些框架不仅提高了模型的准确性和可靠性，还增强了过程的透明度和可解释性。
什么是超分辨率？浅谈一下基于深度学习的图像超分辨率技术
超分辨率技术旨在提升图像或视频的清晰度，通过增加单位长度内的采样点数量来提高空间分辨率。基于深度学习的方法，如SRCNN、VDSR、SRResNet等，通过卷积神经网络和残差学习等技术，显著提升了图像重建的质量。此外，基于参考图像的超分辨率技术通过利用高分辨率参考图像，进一步提高了重建图像的真实感和细节。
StarRocks + Paimon 在阿里集团 Lakehouse 的探索与实践
阿里集团在推进湖仓一体化建设过程中，依托 StarRocks 强大的 OLAP 查询能力与 Paimon 的高效数据入湖特性，实现了流批一体、存储成本大幅下降、查询性能数倍提升的显著成效：
A+ 业务借助 Paimon 的准实时入湖，显著降低了存储成本，并引入 StarRocks 提升查询性能。升级后，数据时效提前60分钟，开发效率提升50%；JSON列化存储减少50%，查询性能提升最高达10倍；OLAP分析中，非JOIN查询快1倍，JOIN查询快5倍。
饿了么升级为准实时Lakehouse架构后，在时效性仅损失1-5分钟的前提下，实现Flink资源缩减、StarRocks查询性能提升（仅5%
Apache Flink：从实时数据分析到实时AI
Apache Flink 是实时数据处理领域的核心技术，历经十年发展，已从学术项目成长为实时计算的事实标准。它在现代数据架构中发挥着关键作用，支持实时数据分析、湖仓集成及实时 AI 应用。随着 Flink 2.0 的发布，其在流式湖仓、AI 驱动决策等方面展现出强大潜力，正推动企业迈向智能化、实时化的新阶段。