Delta Join：为超大规模流处理实现计算与历史数据解耦
Delta Join（FLIP-486）是Flink流式Join的范式革新，通过将历史数据存储与计算解耦，实现按需查询外部存储（如Fluss、Paimon），避免状态无限增长。它解决了传统Join在高基数场景下的状态爆炸问题，显著降低资源消耗：状态减少50TB，成本降10倍，Checkpoint从小时级缩短至秒级，恢复速度提升87%。兼容标准SQL，自动优化转换，适用于海量数据实时关联场景，推动流处理迈向高效、稳定、可扩展的新阶段。
Delta Join：为超大规模流处理实现计算与历史数据解耦
Delta Join（FLIP-486）是Flink流式Join的范式革新，通过将计算与历史数据解耦，避免传统Join因存储全量状态导致的资源爆炸。它采用无状态查询机制，按需从Fluss或Paimon等外部存储获取数据，显著降低状态大小、Checkpoint时间及恢复成本。实测中消除50TB状态，资源消耗降10倍，CPU内存节省超80%，作业恢复提速87%。兼容标准SQL，自动优化转换，适用于高基数流式关联、实时审计等场景，标志着大规模流处理进入高效稳定新阶段。
手把手教你搞定大数据上云：数据迁移的全流程解析
本文深入探讨了企业数据迁移的核心价值与复杂挑战，重点分析了离线大数据平台在物理传输、系统耦合与数据校验三方面的难题。文章系统阐述了存储格式、表格式、计算引擎等关键技术原理，并结合LHM等工具介绍了自动化迁移的实践演进，展望了未来智能化、闭环化的数据流动方向。
Quick BI使用案例02：基于人员维度的指定时间段订单分组排序
本文介绍Quick BI基于人员维度的指定时间段内订单分组排序的两种方案：通过使用占位符和ROW_NUMBER()函数建自定义SQL数据集，在明细表中实现。或者通过物理表建数据集，在交叉表中利用计算字段与累计计算实现。帮助用户按人员维度展示指定时间段内的订单序列，更好的进行数据分析。
