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從零開始學Flink：數據源

在實時數據處理場景中，數據源（Source）是整個數據處理流程的起點。Flink作為流批一體的計算框架，提供了豐富的Source接口支持，其中通過Kafka獲取實時數據是最常見的場景之一。本文將以Flink DataStream API為核心，帶你從0到1實現“從Kafka消費數據並輸出到日誌”的完整流程，掌握Flink Source的核心用法。 一、為什麼選擇Kafka作為Flink的數據源？

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從零開始學Flink：流批一體的執行模式

在大數據處理領域，批處理和流處理曾經被視為兩種截然不同的範式。然而，隨着Apache Flink的出現，這種界限正在逐漸模糊。Flink的一個核心特性是其批流一體的架構設計，允許用户使用統一的API和執行引擎處理有界數據（批處理）和無界數據（流處理）。本文將深入探討Flink的執行模式（Execution Mode），特別是在Flink 1.20.1版本中對批處理和流處理模式的支持和優化。 一、F

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從零開始學Flink：事件驅動

在實時計算領域，很多業務邏輯天然適合“事件驅動”模式：當事件到達時觸發處理、在某個時間點觸發補償或彙總、根據狀態變化發出告警等。Apache Flink 為此提供了強大的 ProcessFunction 家族（KeyedProcessFunction、CoProcessFunction、BroadcastProcessFunction 等），它們在算子層面同時具備“事件處理 + 定時器 + 狀態”

事件驅動 , 大數據 , flink , 數據處理 , JAVA
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從零開始學Spring Boot系列-返回json數據

歡迎來到從零開始學Spring Boot的旅程！在Spring Boot中，返回JSON數據是很常見的需求，特別是當我們構建RESTful API時。我們對上一篇的Hello World進行簡單的修改。 添加依賴 首先，確保你的build.gradle文件中已經包含了Spring Web的依賴，因為返回JSON數據通常與Web請求和響應有關。Spring Boot的starter-w

Json , springboot , spring-mvc , JAVA , 後端
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