流处理 or 批处理？大数据架构还需要流批一体吗?
简介：流处理与批处理曾是实时监控与深度分析的两大支柱，但二者在数据、代码与资源上的割裂，导致维护成本高、效率低。随着业务对数据实时性与深度分析的双重需求提升，传统架构难以为继，流批一体应运而生。它旨在通过逻辑、存储与资源的统一，实现一套系统、一套代码同时支持实时与离线处理，提升效率与一致性，成为未来大数据架构的发展方向。
MSE ZooKeeper：Flink 高可用架构的企业级选择
本文深入解析了 Apache Flink 架构中 ZooKeeper 的核心作用，包括 Leader 选举、Checkpoint 管理、作业协调及配置管理等关键功能，并结合金融风控与电商推荐等典型场景，分析了 ZooKeeper 在实际应用中的技术实现。
终于有人把数据架构讲清楚了！
本文深入浅出地解析了数据架构的核心逻辑，涵盖其定义、作用、设计方法及常见误区，助力读者构建贴合业务的数据架构。
Apache Flink 2.1.0: 面向实时 Data + AI 全面升级，开启智能流处理新纪元
Apache Flink 2.1.0 正式发布，标志着实时数据处理引擎向统一 Data + AI 平台迈进。新版本强化了实时 AI 能力，支持通过 Flink SQL 和 Table API 创建及调用 AI 模型，新增 Model DDL、ML_PREDICT 表值函数等功能，实现端到端的实时 AI 工作流。同时增强了 Flink SQL 的流处理能力，引入 Process Table Functions（PTFs）、Variant 数据类型，优化流式 Join 及状态管理，显著提升作业稳定性与资源利用率。
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时流处理在能源行业设备状态监测与故障预测中的应用（210）
本篇文章探讨了基于 Java 的大数据实时流处理技术在能源行业设备状态监测与故障预测中的应用。文章分析了传统能源设备运维的局限性，如人工巡检效率低、数据处理滞后等问题，并引入 Java 大数据技术作为解决方案。通过实时流处理引擎如 Apache Flink，实现多源异构数据的采集、清洗与异常检测，提升了设备监测的实时性与准确性。同时，文章还介绍了数字孪生、边缘计算等前沿技术的融合应用，并结合国家电网和海上风电场的实际案例，展示了 Java 大数据技术在提升运维效率、降低故障风险和节约成本方面的显著效果。
