在上一篇 《从零开始学Flink：实时数仓与维表时态Join实战》 中，我们通过「订单事实流 + 用户维表」构建了一条基础的实时数仓链路。
但在实际操作 Flink SQL Client 时，你可能已经痛感到了一个问题：
痛点：会话窗口一旦关闭，或者 Flink 集群重启，辛辛苦苦编写的
CREATE TABLE、CREATE VIEW等 DDL 语句瞬间“归零”。每次调试都需要从头再来，重复建表。
2026/2/25大约 12 分钟
在前一篇 《Flink 双流 JOIN 实战详解》 中，我们用「订单流 + 支付流」搞懂了事实双流之间的时间关联。
但在真实的实时数仓项目里，光有事实流还不够，业务同学更关心的是：
- 下单用户是新客还是老客
- 用户当前的等级、城市、渠道
- 商品所属品类、类目层级
2026/2/17大约 8 分钟
在前一篇 《Flink SQL 窗口(Window)操作详解》 中，我们已经打好了时间与窗口的基础。
但在真实业务里，单条流上的聚合往往只是第一步，更常见的需求是把多条业务流关联起来一起看，例如：
- 订单流 + 支付流：衡量下单到付款的转化效果
- 浏览流 + 下单流：分析从曝光、点击到下单的完整漏斗
- 用户行为流 + 用户画像维表：驱动推荐、风控等在线决策
2026/2/16大约 7 分钟
在上一篇 Flink SQL 极简入门 中，我们体验了 Flink SQL 的基础用法。但在流处理中，最核心、最迷人（也最让人头秃）的概念莫过于**“时间”和“窗口（Window）”**。
你可能经常听到这样的业务需求：
- “每 5 分钟统计一次订单总量”
- “实时统计过去 1 小时内的热门商品，每 10 秒更新一次”
- “每天 0 点到当前时刻的累计 PV”
2026/2/9大约 4 分钟
Flink SQL 是 Apache Flink 的核心模块之一，它让开发者可以使用标准的 SQL 语法来编写流处理和批处理作业。对于不想深究 Java/Scala 复杂 API 的“小白”来说，Flink SQL 是进入实时计算领域的最佳敲门砖。
本文将基于 Flink 1.20.1 版本，手把手教你在 WSL2 (Ubuntu) 环境下搭建环境，并运行你的第一个 Flink SQL 任务。
一、为什么选择 Flink SQL？
- 低门槛：会写 SQL 就能开发实时任务。
- 统一性：批流一体，同一套 SQL 既可以跑历史数据（批），也可以跑实时数据（流）。
- 生态丰富：内置了大量的 Connector（连接器），轻松连接 Kafka、MySQL、Hive 等主流组件。
2026/2/6大约 4 分钟
想用 AI 生成电影级画质的美图，却被高昂的订阅费劝退？
在 AI 绘图领域，字节跳动的 即梦 (Jimeng) 凭借其对中文的深度理解和惊艳的画面质感，迅速出圈。
今天，我们将解锁 Trae IDE 的隐藏技能——结合开源神器 jimeng-api，从零打造一个专属的 AI 绘图技能。无需复杂的代码，只需简单的配置，你的 IDE 就能变身“神笔马良”，免费生成高质量大片！
🛠️ 一、准备工作：部署 API 服务
2026/2/5大约 3 分钟
流式计算任务通常需要 7x24 小时长期运行，面对网络抖动、机器故障或代码 Bug，如何保证任务不挂？或者挂了之后能自动恢复且数据不丢、不重？这正是 Flink 引以为傲的资本：强大的状态管理与基于 Checkpoint 的容错机制。
本文将带你深入理解 Flink 是如何“记忆”数据的，以及它是如何在故障发生时“时光倒流”恢复现场的。
一、什么是状态（State）
在流计算中，数据是一条条流过的。如果处理一条数据时，需要依赖之前的数据（例如：计算过去一小时的总和、去重、模式匹配），那么这些“之前的数据”或“中间计算结果”就是状态。
2026/2/4大约 5 分钟
核心结论
- AI 正在推动工作形态的结构性重塑：从“自动化局部任务”到“重构端到端流程、增强人机协作”。
- 生产力提升不止于效率，更体现在质量、创新速度与员工体验的整体改善。
- 岗位将从职能型走向技能与问题导向，跨学科融合成为常态（数据、业务、合规、体验）。
- 治理与信任是规模化应用的前提：安全、隐私、合规、鲁棒性与可解释性必须内嵌到平台与流程。
关键趋势
- 任务到流程的升级：AI 不仅替代重复任务，更通过链式协作（Chain of Tasks）重构工作流。
- 人机共创：内容生产、方案设计、代码研发、策略分析等高价值活动显著增速，强调人类把控目标与评估。
- 技能谱迁移：提示工程、数据素养、AI 评估与治理成为通用能力；行业场景知识更重要。
- 体验驱动的生产力：员工体验（EX）与客户体验（CX）同步提升成为衡量指标，而不仅是工时压缩。
- 平台化治理：统一的模型访问、审计与风险控制框架，避免“影子 AI”和数据孤岛。
2025/11/11大约 5 分钟
在实时计算领域，很多业务逻辑天然适合“事件驱动”模式：当事件到达时触发处理、在某个时间点触发补偿或汇总、根据状态变化发出告警等。Apache Flink 为此提供了强大的 ProcessFunction 家族（KeyedProcessFunction、CoProcessFunction、BroadcastProcessFunction 等），它们在算子层面同时具备“事件处理 + 定时器 + 状态”的能力，是构建复杂流式应用的核心基石。
本文基于 Flink 1.20 的语义，带你从零理解事件驱动的编程模型，并一步步实现一个“伪窗口 PseudoWindow”示例，体会 ProcessFunction 如何代替窗口完成时间分桶、累加和触发输出。
2025/11/4大约 8 分钟
引言
在当今数据爆炸的时代，企业面临着前所未有的数据处理挑战——如何同时满足海量历史数据的批处理分析需求和实时数据的低延迟查询需求？2014年，Storm的作者Nathan Marz提出了一种革命性的架构模式——Lambda架构，为解决这一矛盾提供了优雅的解决方案。
Lambda架构通过巧妙地将数据处理分解为批处理层(Batch Layer)、加速层(Speed Layer)和服务层(Serving Layer)，实现了兼具高容错性、低延迟和可扩展性的大数据处理系统。本文将深入剖析Lambda架构的设计理念、核心组件、实现方式及应用场景，为大数据架构师提供一份全面的技术指南。
2025/10/17大约 10 分钟