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。
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。
《质光相济：Three.js中3D视觉的底层交互逻辑》
本文深入探讨了Three.js构建3D场景时，光照与材质的深层交互逻辑。解析了平行光、点光源、聚光灯等不同光源的物理隐喻及其对场景氛围的影响，揭示了材质通过反射、吸收、透射等方式响应光线的本质。阐述了光照与材质参数组合产生的视觉化学反应，以及这种互动在塑造3D场景真实感与叙事性中的关键作用。强调开发者需从现实观察中提炼光影规律，突破参数调优表层认知，以构建兼具技术精度与美学深度的虚拟空间。
OOM排查之路：一次曲折的线上故障复盘
本文分享了在整合Paimon数据湖与RocksDB过程中，因内存溢出（OOM）引发的三次线上故障排查过程。通过SDK进行数据读写时，系统连续出现线程数突增、内存泄漏等问题，排查过程涉及堆内与堆外内存分析、JNI内存泄漏定位及架构优化。最终通过调整bucket数量、优化JVM参数及采用Flink写入Paimon，成功解决问题。文中详述了使用MAT、NMT、Arthas、async-profiler等工具的实战经验，为使用类似技术栈的开发者提供参考。
抖音集团基于Paimon的流式数据湖应用实践
本文整理自抖音集团数据工程师在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕流式湖仓架构的背景、实践与未来展望展开。内容涵盖实时数仓架构演进、Paimon的应用与优化，以及在长周期指标计算和大流量场景下的落地实践经验。