# 实时计算 Flink版 #
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基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
本教程展示如何使用Flink CDC YAML快速构建从MySQL到Kafka的流式数据集成作业，涵盖整库同步和表结构变更同步。无需编写Java/Scala代码或安装IDE，所有操作在Flink CDC CLI中完成。首先准备Flink Standalone集群和Docker环境（包括MySQL、Kafka和Zookeeper），然后通过配置YAML文件提交任务，实现数据同步。教程还介绍了路由变更、写入多个分区、输出格式设置及上游表名到下游Topic的映射等功能，并提供详细的命令和示例。最后，包含环境清理步骤以确保资源释放。
Flink基于Paimon的实时湖仓解决方案的演进
本文整理自阿里云智能集团苏轩楠老师在Flink Forward Asia 2024论坛的分享，涵盖流式湖仓架构的背景介绍、技术演进和未来发展规划。背景部分介绍了ODS、DWD、DWS三层数据架构及关键组件Flink与Paimon的作用；技术演进讨论了全量与增量数据处理优化、宽表构建及Compaction操作的改进；发展规划则展望了Range Partition、Materialized Table等新功能的应用前景。通过这些优化，系统不仅简化了复杂度，还提升了实时与离线处理的灵活性和效率。
Python 实现反转、合并链表有啥用？
大家好，我是V哥。本文介绍Python实现反转链表和合并链表的应用场景及代码实现。反转链表适用于时间序列数据展示、回文链表判断等；合并链表则用于大规模数据排序、数据库查询结果集合并等。通过迭代和递归方法实现反转链表，以及合并两个或多个有序链表的算法，帮助开发者解决实际问题。关注V哥，了解更多实用编程技巧。
先赞再看后评论，腰缠万贯财进门。
鹰角基于 Flink + Paimon + Trino 构建湖仓一体化平台实践项目
本文整理自鹰角网络大数据开发工程师朱正军在Flink Forward Asia 2024上的分享，主要涵盖四个方面：鹰角数据平台架构、数据湖选型、湖仓一体建设及未来展望。文章详细介绍了鹰角如何构建基于Paimon的数据湖，解决了Hudi入湖的痛点，并通过Trino引擎和Ranger权限管理实现高效的数据查询与管控。此外，还探讨了湖仓一体平台的落地效果及未来技术发展方向，包括Trino与Paimon的集成增强、StarRocks的应用以及Paimon全面替换Hive的计划。
基于 Flink CDC 打造企业级实时数据同步方案
基于 Flink CDC 打造企业级实时数据同步方案
docker环境安装kafka/Flink/clickhouse镜像
通过上述步骤和示例，您可以系统地了解如何使用Docker Compose安装和配置Kafka、Flink和ClickHouse，并进行基本的验证操作。希望这些内容对您的学习和工作有所帮助。
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