基于 Flink + ClickHouse 打造轻量级点击流实时数仓
Flink 和 ClickHouse 分别是实时计算和OLAP 领域的翘楚，也是近些年非常火爆的开源框架，很多大厂都在将两者结合使用来构建各种用途的实时平台，效果很好。关于两者的优点就不再赘述，本文来简单介绍笔者团队在点击流实时数仓方面的一点实践经验。
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在Kubernetes中从0打造可观测性
在这篇文章中，我们将在Kubernetes中使用Grafana、Prometheus、Loki、Tempo、OpenTelemetry来搭建可观测性平台。其中Grafana作为操作面板，Prometheus、Loki、Tempo作为数据源，分别用来获取指标、日志以及跟踪数据。同时，我们还将使用Exemplars将trace_id与Java指标相关联，使用OpenTelemetry对应用进行检测。
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图解 Flink 滚动窗口、会话窗口和滑动窗口
Flink 作业中的窗口是指一种对无限数据流设置有限数据集，从而实现了处理无线数据流的机制。
窗口本身只是个划分数据集的依据，它并不存储数据。
当我们需要在时间窗口维度上对数据进行聚合时，窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一个个窗口，对窗口内的数据进行处理。
窗口主要有两种，一种基于时间的时间窗口（TimeWindow），一种基于数量的计数窗口（CountWindow），计数窗口与时间无关，本文主要讨论时间窗口。
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用树莓派打造一个超薄魔镜的简单教程
本来买了一个树莓派打算架个 Nextcloud，实际弄好以后发现并不是很用得上。眼看新买的树莓派就要沦为吃灰大军中的一员，实在不甘心。正好家里有一面穿衣镜，趁机改造一下，做成了一个 Magic Mirror。
有一些朋友好奇是怎么做到的，也会想要自己动手做一个类似的。这篇文章里我简单把这个镜子用到的材料、一些基本步骤和自己遇到的一些坑记录下来，通过说明整个过程，为大家提供参考。
这篇文章不会是一个手把手一步步教你做的教程。如果你也想要制作一个你自己的魔镜，最好是根据自己的情况和现实需要选取材料，这样会更贴合你自己的需求，也能让整个过程更有乐趣。
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手把手教你打造一款高逼格的Vim神器
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响应至上：打造无卡顿的滚动列表
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