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克服 Flink SQL 限制的混合 API 方法

作者:Gal Krispel 翻译:黄鹏程 阿里云实时计算 Flink 版产品负责人 阅读时间:11分钟 · 2025年10月19日 译者注: 本博客文章探讨了 Apache Flink 中的混合 API 方法如何帮助克服 Flink SQL 的一些固有限制,特别是在与 Apache Kafka 集成时。文章深入探讨了两个常见挑战: 对格式错误记录的有效错误处理; Avro 的 Enum 和 TimestampMicros 类型在数据类型映射方面的限制。 DataStream API 和 ProcessFunction API 凭借其更底层的控制能力,可用于强大的模式验证和死信队列(DLQ)实现。这种预处理步骤通过优雅地处理损坏的记录而不导致应用程序重启,保护了输入 Flink SQL 的数据完整性。 此外,Flink SQL 的数据类型映射问题可以通过将 Flink Table 转换回DataStream<GenericRecord> 并应用自定义 RichMapFunction 来缓解。这允许对序列化进行精确控制,从而在将数据写回 Kafka 时正确处理 Avro En...

不卷算力卷效率|HAMi Meetup 北京站活动全回顾

作为一个活跃的开源项目,HAMi 由来自 15+ 国家、350+ 贡献者共同维护,已被 200+ 企业与机构在实际生产环境中采纳,具备良好的可扩展性与支持保障。 12 月 27 日,「不卷算力卷效率|HAMi Meetup 北京站」在北京海淀区圆满落幕,带来了许多高质量的交流和深刻的思想碰撞,留下许多精彩的瞬间!作为 HAMi Meetup 的第二站,北京站继续聚焦国产算力在实际生产场景中的落地探索与异构调度工程实践。 近百位来自各行各业、不同背景的技术伙伴齐聚一堂,围绕异构算力虚拟化、调度策略演进、AI 业务效率提升等关键议题展开深入交流。现场讨论热烈、互动频繁,众多一线实践经验在交流中被分享与沉淀。 活动亮点:从"可用"走向"高效" 在国产加速器类型丰富、AI 工作负载规模不断扩大的背景下,企业面临的核心挑战已不再是"是否具备算力资源",而是"如何通过调度、虚拟化与平台能力,将有限算力稳定、高效地交付给业务"。 围绕这一现实问题,本次北京站为参会者提供了多项明确的工程价值: 明确优先级与边界:通过来自社区、芯片厂商与业务方的实践对比,帮助参会者识别异构算力环境中真正影响稳定性与利用...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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