如何分析及处理 Flink 反压？
反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。
Kafka消息队列架构与应用场景探讨：面试经验与必备知识点解析
【4月更文挑战第9天】本文详尽探讨了Kafka的消息队列架构，包括Broker、Producer、Consumer、Topic和Partition等核心概念，以及消息生产和消费流程。此外，还介绍了Kafka在微服务、实时数据处理、数据管道和数据仓库等场景的应用。针对面试，文章解析了Kafka与传统消息队列的区别、实际项目挑战及解决方案，并展望了Kafka的未来发展趋势。附带Java Producer和Consumer的代码示例，帮助读者巩固技术理解，为面试做好准备。
云上大数据分析平台：解锁数据价值，驱动智能决策新篇章
实时性与流式处理：随着实时数据分析需求的增加，云上大数据分析平台将更加注重实时性和流式处理能力的建设。通过优化计算引擎和存储架构等技术手段，平台将能够实现对数据流的高效处理和分析，为企业提供实时决策支持。通过优化计算引擎和存储架构等技术手段，平台将能够实现对数据流的高效处理和分析，为企业提供实时决策支持。