Perz

Apache Flink 是一个开源的大数据流处理框架，支持无界流和有界批数据的高效计算，以“流批一体”为核心理念，将批处理视为流处理的特例。其具备高性能、分布式执行和弹性扩展能力，能够在 YARN、

JDBC Sink 是最常用的数据输出组件之一，常用于将流处理与批处理结果写入 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等关系型数据库。通过 JdbcSink.sink() 方法，开发者

Flink 的 DataSet API 是批处理的核心编程接口，专为处理静态、有限数据集设计，支持 TB 级甚至 PB 级大数据分析。相比 DataStream API 的流处理

我们公司都是只招 “高级java开发”，每个开发必须具备独立主导项目研发的能力，需要需求评审、技术调研、技术方案选型，开发工时评估。 😁今天就来看看我们写的代码都会犯些什么错

1. 简介 在微服务架构与高并发场景下，API接口的响应速度直接影响用户体验与系统稳定性。随着业务复杂度提升，接口性能问题逐渐成为系统瓶颈，例如数据库查询延迟、第三方服务调用超时等场景，均可能导致接口

以下是我在七年 Java 开发中积累的一些实用技巧和经验，涵盖编码习惯、调试优化、工具使用等方面，希望能帮你少走弯路： 一、编码习惯：让代码更优雅易维护 1. 用Optional避免空指针 反例：if

大家好，我是田螺。 星球粉丝分享了一道面试题：10万QPS高并发请求，如何防止重复下单。本文田螺哥从面试的角度，跟大家一起探讨一下，从前端到后端，全链路，一层层递进探讨。

说在前面 最近有同学面试，被问到了这个面试题。 回答的并不好。 因为很多同学在平时对数据库的关注主要在索引、表结构、SQL优化这些方面上，所以会忽略架构层面的东西。 但是没办法，“上班拧螺丝，面试造火

我们公司最近也开始搞 AI 落地了——下半年的技术规划里，AI 的接入和落地已经被正式列为重点方向。说真的，这股趋势谁也挡不住，现在不论是大厂小厂，几乎都在“卷 AI”。不搞点 AI 相关的项目