flink标签_AI Agent技术社区

flink

微软P7至P8岗位求贤：5年Flink经验如何拿下Copilot数据平台

5年经验直接对标P7至P8，这种数字反差近期在脉脉引发探讨。需明确，这仅是一个用户讨论样本，有时效性。原帖用户讨论称，M365 IC3数据平台团队正招募流计算人才，计划基于开源技术支撑CoPilot等实时场景，并将AI Agent接入与数据血缘治理纳入视野。这揭示了基础架构的演进。

HanaYao
2026-08-27 12:00:28

 502

 20

#flink #大数据
Flink Agents：从 DataStream 到 Agent 算子的接入与装配

本文解析了如何将面向对象设计的Agent逻辑集成到Flink大数据引擎中。通过演进式推导，从最朴素的MapFunction实现出发，逐步解决状态丢失和并发错乱问题，最终形成基于AgentPlan和OperatorFactory的解决方案。核心要点包括：1) 通过KeyBy确保状态一致性和会话隔离；2) 将Agent逻辑编译为可序列化的AgentPlan实现跨语言支持；3) 在TaskManager

lifallen
2026-04-05 16:43:04

 438

 8

#flink #大数据 #人工智能 +3
Agentic风控：Flink+Fluss+大模型构建Agent全链路风险感知与实时告警

企业级 Agent 的规模化落地，不再仅仅是功能与效率的竞赛，而是一场关乎生死的风险控制之战。OpenClaw 作为具备消息处理、Prompt 构建、LLM 调用、工具执行、会话记忆、子代理派生和安装扩展能力的 AI Agent 系统，其风险不只是传统的内容安全问题，而是覆盖了从恶意输入与 Prompt Injection、模型与上下文操控、工具滥用与执行劫持、输出泄露与 transcript 污

 Apache Flink
2026-04-28 10:59:45

 1866

#flink #大数据
PyTorch数据集与加载器全解析

Data Set是一个抽象类，表示一个数据集。__init__: 在实例化DataSet 对象运行一次。我们初始化包含图像的目录、注释文件和transform与 target_transform.__len__：返回数据集的总样本数。会调用它。：根据整数索引idx会返回一个样本（通常为特征和标签）。会调用它。其作用就是实现通过索引访问对应的数据以及标签。使用自定义数据集时，可以用将其与结合使用

 uyermw_411
2026-06-11 16:10:41

 273

 6

#etcd #flink
Flink Agents：基于Apache Flink的事件驱动AI智能体框架

随着 AI 技术的发展和成熟，未来智能体的发展方向必然是工业化的，也就是说会有更多的 AI 请求由系统自动触发，而不需要人工手动操作。它不仅继承了 Apache Flink 在流处理领域的技术优势，还针对 AI 应用的特殊需求进行了专门的设计和优化，有望成为下一代 AI 应用开发的重要工具。稳定性是另一个重要要求。基于这些分析结果，AI 可以提供有价值的建议，比如根据观众的性别和年龄分布来调整商品

 浪尖聊大数据-浪尖
2025-10-08 09:34:38

 252

#人工智能 #flink #apache +1
Java 对接足球直播 API 开发实践

/ 异步处理响应 client.newCall(request).enqueue(new Callback() { @Override public void onResponse(Call call, Response response) { if (response.isSuccessful()) { String jsonData = response.body().string();在构建

 apiballs
2025-10-19 21:56:37

 317

 5

#爬山算法 #图搜索算法 #宽度优先 +2
在 Flink 中用好 Java 8 Lambda类型推断、`.returns(...)` 与常见坑位

Flink Java Lambda表达式常见问题与解决方案：本文总结了Flink中Java Lambda表达式的类型推断问题，重点分析了需要显式声明类型的场景（如flatMap、ProcessFunction等），并提供了四种解决方案：1）使用.returns()显式指定类型；2）改用具名类避免类型擦除；3）使用匿名类替代Lambda；4）使用元组子类或POJO。文章还指出了方法引用和闭包序列化的

 Hello.Reader
2025-10-22 10:27:15

 5269

 10

#flink #java #python
C++高性能RPC协议实现与通信优化技术分析

摘要：本文探讨了C++在构建高性能RPC系统中的关键作用和应用实践。系统采用分层架构设计，包含RPC解析、网络传输、异常处理等核心模块，并通过分层测试策略（单元测试、集成测试等）确保系统可靠性。针对高并发、低延迟需求，文章重点介绍了异步IO处理、序列化优化等性能提升方法，以及容错机制和安全防护策略。测试数据显示系统实现了毫秒级响应、5万+并发处理能力和99.5%成功率。最后展望了AI预测、自适应均

 2501_94180914
2025-11-11 02:04:59

 718

 23

#flink
Python 智能物流系统多模态数据融合与强化学习自适应调度解析

本文探讨Python驱动的智能物流系统，通过多模态数据融合与强化学习（RL）实现智能调度。系统架构包括多模态数据采集、AI预测与RL调度、异常处理及监控等模块，面临数据多样性、高并发调度等挑战。采用分层测试策略验证系统功能，通过数据驱动算法验证和性能优化实践提升效率。测试结果显示RL策略收益提升32%，任务完成率达98%，异常恢复时间缩短37%。该系统为智慧城市物流提供高效安全的技术方案，未来将结

 2501_94180531
2025-11-11 02:09:05

 675

 22

#flink
Java、C# 与 C++：如何选择最适合的编程语言

Java、C#和C++是三大主流编程语言，各具特色。Java凭借JVM实现跨平台，适合企业级应用和大数据处理；C#与微软技术栈深度集成，擅长Web开发和游戏开发；C++则因其高性能和底层控制能力，在系统编程、游戏引擎等领域占据优势。选择时应考虑项目需求、平台兼容性及团队技术储备：跨平台首选Java，微软生态优选C#，极致性能需求则选择C++。三种语言均有成熟工具链支撑，开发者需权衡开发效率与运行性

 2501_94114585
2025-11-17 02:39:29

 466

 5

#flink
Java、C# 和 C++：三大编程语言的技术对比与应用场景分析

本文对比分析了Java、C#和C++三种主流编程语言的技术特点与应用场景。Java凭借JVM实现跨平台能力，适合企业级和Web开发；C#通过.NET Core支持多平台，适用于微软生态的Web、桌面和游戏开发；C++则以高性能和底层控制见长，主要用于系统级和游戏开发。选择时需权衡跨平台性、性能需求、开发效率等因素：Java适合大型企业应用，C#在微软生态中表现优异，C++则适用于对性能要求极高的场

 源码梦想家
2025-11-17 14:52:42

 1025

 8

#flink
Claude Code 完整手册：从入门、配置到高级自动化产生的

CLAUDE.md文件是项目配置的关键，用于定义项目级规范和上下文，包括代码风格、构建命令等，其配置层级有全局、项目级、本地个人和子模块等不同优先级。在自动化集成方面，MCP（Model Context Protocol）集成允许与外部工具和数据源集成，如MySQL集成可通过添加相应命令实现数据库连接，Playwright集成支持网页自动化。另外，还可根据需求进行模型选择，Claude默认使用Op

床***a
2025-11-19 15:20:40

 421

 9

#etcd #flink
Flinkji集群运行时出现以下错误：java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.commons.cli.CommandLine.hasOption(Lorg/ap

摘要：在运行Flink任务时遇到checkpoint和savepoint报错问题，原因是common-cli版本冲突。解决方案是将本地Windows上的commons-cli-1.5.0.jar上传至服务器/opt/installs/flink/lib/目录并分发到集群，无需重启Flink集群即可解决问题。该问题发生在Flink 1.17版本环境中，通过替换冲突的jar包成功解决了checkpoi

ʜʜ没什么感觉
2025-12-02 16:04:51

 239

 1

#flink #java #apache +1
用 Python 跑通第一个 Flink ML 项目KMeans 聚类从本地到集群实战

本文介绍了如何使用PyFlink ML的KMeans算法对二维向量进行聚类。主要内容包括：1)环境准备，需安装Java 8、Python 3.7/3.8和PyFlink ML SDK；2)代码实现步骤：创建执行环境和Table环境，构造训练数据表，配置KMeans模型参数并训练，使用模型进行预测；3)完整示例代码展示了如何将6个二维向量聚成2个簇，并输出每个向量所属的簇ID。该程序支持本地运行和集

 Hello.Reader
2025-12-10 07:30:00

 2239

 44

#python #flink #kmeans
deepseek

总结： DeepSeek 的核心技术优势在于其在超长上下文窗口技术上的突破性领先，结合高效的大规模模型训练、强大的通用模型研发能力和对AI安全对齐的投入，共同构成了其在通用大模型领域的竞争力，使其能够提供处理复杂、长文本任务的高性能AI服务。总结： DeepSeek 的核心技术优势在于其在超长上下文窗口技术上的突破性进展，以及高效的大规模模型训练、强大的通用模型研发能力和对AI安全对齐的重视。推理

 谭俊杰 Jerry
2025-12-12 11:03:09

 667

 9

#flink #大数据 #AIGC
PHP Fiber 优雅协作式多任务

纤程允许火车在轨道中间停下来，让乘客下车（或让乘客上洗手间休息），在此期间甚至让另一列火车使用这条轨道，然后在所有行李（变量和内存状态）完好无损的情况下，精确地从停下的地方恢复。每个用户都受益于一个干净的、看起来同步的 API，实际上在底层是异步的。它们赋予代码暂停执行、执行其他操作、然后在完全保留所有变量、调用栈和执行上下文的情况下，精确地回到离开的位置继续执行的能力。你读几页书，然后定时器响了

 happy酒喽
2025-12-17 18:56:13

 971

 11

#flink
Flink SQL「SHOW / SHOW CREATE」元数据巡检、DDL 复刻与排障速查（含 Java 示例）

Flink SQL 提供了丰富的 SHOW 命令用于元数据查询和管理，主要包括两类功能：SHOW 用于列出对象清单，SHOW CREATE 用于生成对象的创建语句。支持查询的对象包括 catalog、database、table、view、function 等多种元数据。这些命令可以通过 Java API 的 TableEnvironment.executeSql() 执行，返回可打印的结果。SH

Hello.Reader
2025-12-18 13:47:47

 875

 15

#java #flink #sql
Flink SQL DELETE 语句批模式行级删除、连接器能力要求与实战避坑（含 Java 示例）

Flink SQL的DELETE语句目前仅支持批处理模式，用于对目标表执行行级删除操作。使用时需注意目标表connector必须实现SupportsRowLevelDelete接口，而目前官方维护的connector均未支持该功能。当需要删除数据时，可采用替代方案：全表清空使用TRUNCATE；条件删除通过批处理重算+覆盖写、主键Upsert标记或第三方connector实现。DELETE语句执行

 Hello.Reader
2025-12-21 14:56:47

 727

 11

#flink #sql #java
Flink SQL CALL 语句调用存储过程做数据操作与运维任务（含 Java 示例 + 避坑指南）

本文介绍了Flink SQL中CALL语句的功能与使用要点。CALL用于调用已注册的存储过程(Procedure)，主要执行数据操作或管理任务。关键点包括：1)被调用的Procedure必须存在于当前Catalog中；2)语法支持全限定名调用；3)Java中通过executeSql()执行并返回TableResult。文章还提供了排查"找不到Procedure"的方法，建议先确

 Hello.Reader
2025-12-21 15:44:19

 734

 22

#flink #sql #运维
Azure MCP Server 1.0 正式发布

详细文档参见 https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/developer/azure-mcp-server/。Microsoft 表示，Azure MCP 服务器将智能体连接到超过 47 种 Azure 服务，包括 Azure AI Foundry、AI 搜索、Kusto、事件中心、服务总线和函数应用程序。在其第一个稳定版本中，Azure MCP Serve

happy酒喽
2025-12-22 17:19:42

 447

 5

#flink
Dinky1.2.4 Cause: java.sql.SQLException: The table ‘dinky_sys_operate_log‘ is full

【代码】Dinky1.2.4 Cause: java.sql.SQLException: The table ‘dinky_sys_operate_log‘ is full。

谵忆南
2025-12-24 14:43:20

 341

 5

#flink #大数据
课程管理平台 SSM 技术栈：Java EE、Mysql-5.6、Spring、SpringM...

1、教务管理系统中，管理员、教师和学生都可以查询成绩，但是权限不同，登录成功后，管理员可以查看全校各专业学生各学期成绩，教师可以查看所带班级学生各学期成绩并且任课老师可自行选择平时成绩的组成项、汇总某门课程的平时成绩和关于某门课程的平时成绩可导出Excel表，学生只可以查看自己各门课程各学期成绩和评价教师。4、学生可以对代课教师进行教学质量评价，输入自己的用户名和密码登录成功后，点击教学质量评价，

QQ:487739278
2025-12-27 16:15:00

 615

 11

#flink
Flink ML 线性 SVM（Linear SVC）入门输入输出列、训练参数与 Java 示例解读

本文详细介绍了Flink ML中Linear SVC模型的输入输出列配置、关键参数说明及使用注意事项。重点解析了特征列、标签列、预测列的定义，训练参数如正则化、学习率的作用，并提供了Java示例代码解读。特别强调了类型一致性、特征缩放、样本权重设置等工程实践建议，帮助开发者避免常见错误并优化模型性能。文章还说明了如何通过调整分类阈值来平衡召回率和精度，为生产环境应用提供了实用指导。

Hello.Reader
2025-12-28 16:58:13

 825

 26

#flink #支持向量机 #java
Flink ML Bucketizer 连续特征分桶（多列映射、splitsArray、handleInvalid）+ Java 示例解读

本文介绍了 Flink ML 中的 Bucketizer 组件，用于将连续特征分桶为离散区间。核心功能包括：按 splitsArray 配置的区间划分输入列，输出桶索引范围为 [0, numSplits-2]。详细解析了输入/输出列参数、splitsArray 的单调递增要求及边界处理建议（推荐使用 -INF/+INF），以及 handleInvalid 的三种处理策略。通过 Java 示例展示了

 Hello.Reader
2025-12-28 17:56:29

 827

 19

#flink #java #算法
deepseek技术总结待续

总结： DeepSeek 的核心技术优势在于其在超长上下文窗口技术上的突破性领先，结合高效的大规模模型训练、强大的通用模型研发能力和对AI安全对齐的投入，共同构成了其在通用大模型领域的竞争力，使其能够提供处理复杂、长文本任务的高性能AI服务。总结： DeepSeek 的核心技术优势在于其在超长上下文窗口技术上的突破性进展，以及高效的大规模模型训练、强大的通用模型研发能力和对AI安全对齐的重视。这包

 谭俊杰 Jerry
2026-04-20 11:38:42

 338

 4

#flink #大数据
轻量化模型浪潮下的关键技术突破：DeepSeek INT4量化优化引领2026端侧算力新纪元

轻量化模型是人工智能大规模普及于端侧设备的必由之路。在众多轻量化技术中，模型量化，尤其是低位宽量化，因其在模型压缩、内存节省、计算加速和能耗降低方面的综合优势，占据着核心地位。DeepSeek提出的创新型INT4量化优化技术，通过混合精度量化、强化的量化感知训练、模型架构协同优化以及软硬件深度适配，成功克服了INT4量化面临的重重挑战，在保持较高模型精度的同时，实现了接近8倍的模型压缩、显著的内存

 qinzhenyan
2026-02-15 19:30:10

 1049

 16

#安全 #web安全 #prometheus +3