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Flink TaskManager日志时间与实际时间有偏差

大部分的日志时间偏差问题源于系统/容器时区错误，优先校准服务器或容器的时间和时区；若系统时间正确，再检查 Flink 日志配置是否强制指定了 UTC 时区，按上述步骤修改即可解决。

江畔独步
2025-09-07 14:01:05

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 17

#flink #大数据
Flink+ClickHouse实战秘籍：5大表引擎优缺点对比，精准一次语义保障方案大公开！

Flink+ClickHouse实战：5大表引擎对比与精准语义保障摘要：本文深入解析ClickHouse五大核心表引擎特性与适用场景。Log引擎适合小数据测试，MergeTree系列是生产首选，ReplacingMergeTree实现高效去重，SummingMergeTree优化预聚合，Distributed引擎支持水平扩展。针对实时数仓场景，详细介绍了Flink与ClickHouse集成的最佳

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2025-09-08 08:58:36

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 12

#flink #clickhouse #大数据
构建【Flink → Kafka → ClickHouse → MinIO】的完整实时数仓链路

本文介绍了一个完整的实时数据链路架构：Flink → Kafka → ClickHouse → MinIO，实现了从数据采集、处理、分析到归档的全流程闭环。该方案通过Flink进行实时ETL处理，Kafka作为消息缓冲，ClickHouse存储热数据支持高性能查询，MinIO存储冷数据以降低成本。文章详细讲解了各组件配置、数据流转实现（包括Kafka数据自动摄入ClickHouse、TTL自动归档

 csdn_tom_168
2025-09-08 10:15:47

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 33

#flink #kafka #clickhouse +1
Hive和Flink数据倾斜问题

Hive、Flink数据倾斜分析及优化

 像豆芽一样优秀
2025-09-08 11:21:49

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 3

#hive #flink #hadoop +2
Flink中的 BinaryRowData 以及大小端

本文基于Flink 1.17.0分析其内存管理机制与BinaryRowData优化。Flink同时使用堆内内存（存储用户对象和运行时数据）和堆外内存（包括网络通信用的直接内存和RocksDB等第三方库用内存），均通过MemorySegment封装，并提供不同分配方法。BinaryRowData设计可减少GC压力、降低内存占用及序列化开销。此外，MemorySegment通过判断系统字节序（大小端）

鸿乃江边鸟
2025-09-08 20:53:48

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 2

#flink #大数据
面试：大数据组件为啥偏爱单线程？Flink_Spark_Kafka_HBase_Redis一次讲透（附核心代码）

大数据组件单线程设计摘要主流大数据组件(如Kafka、Redis、Flink等)往往采用单线程设计，这并非性能妥协而是经过权衡的最优方案。其核心优势在于：避免锁竞争、降低资源消耗、简化处理逻辑。Java实现单线程主要有三种方式：(1)单线程主循环(如Redis的事件循环)；(2)生产者-消费者模型(如Kafka分区写入)；(3)单线程化线程池(如Spark任务执行)。Kafka通过分区级单线程保

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2025-09-09 09:43:37

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 43

#大数据 #面试 #flink +4
Flink通讯超时问题深度解析：Akka AskTimeoutException解决方案

未来随着Flink对异步I/O支持的进一步完善（如Table API层面的异步支持），这类问题将得到更优雅的解决方案。Akka是Flink分布式架构中实现进程间通信(IPC)的核心框架，基于Actor模型构建，为Flink提供了高并发、容错的通信能力。当JobManager或TaskManager的CPU/内存资源不足时，Actor线程处理消息速度下降，导致消息积压。异步I/O通过并发处理多个请求

 jiedaodezhuti
2025-09-09 22:29:53

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#flink #大数据
淘宝闪购基于Flink&Paimon的Lakehouse生产实践：从实时数仓到湖仓一体化的演进之路

本文将从三个维度深入分析淘宝闪购(饿了么)基于 Apache Flink 和 Paimon的 Lakehouse 生产实践：回顾实时数仓的演进历程（前世），深入解析湖仓应用的落地实践（今生），并展望未来的技术发展方向（未来）。

阿里云大数据AI技术
2025-09-10 17:17:09

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 22

#阿里云 #flink
Lazada 如何用实时计算 Flink + Hologres 构建实时商品选品平台

Lazada 基于阿里云实时计算 Flink 和 Hologres，打造了一个端到端的实时商品选品平台。这个平台不仅支撑了日常运营，更在大促期间实现了分钟级决策响应。本文将深入分享 Lazada 如何通过现代流式处理与实时分析技术，重构电商数据架构，实现从“事后分析”到“事中调控”的跃迁。

阿里云大数据AI技术
2025-09-10 18:19:14

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#阿里云 #flink #数据分析 +1
性能超越Flink/Spark 100倍！一款通用型流式大数据统计系统推荐

Xl-Lighthouse是一款新一代实时计算底座，专为超大数据量和高并发场景设计的通用型流式大数据统计系统。相比Flink/Spark等方案，其性能提升100倍，支持PV/UV统计、电商销售、运维监控等多种场景。系统特点包括：多维度统计、复杂条件筛选、分钟/小时/天级时间粒度、可视化查询、API接口等。适用于企业庞杂的数据统计需求，轻量级开箱即用，单机版最低仅需4核8G服务器。

IT学习日记
2025-09-11 07:30:00

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#大数据 #flink #spark
Flink数据结构与类型系统详解

数据结构层次主要类型特点与用途编程 APIDataStream代表无界或有界数据流，是批流一体编程的核心抽象。DataSet(已弃用)代表有界数据集，已被统一的 DataStream API 取代。内部数据形式Java 对象 / POJOs易于使用，但性能开销较大，适合原型开发或简单作业。允许自定义序列化逻辑，平衡易用性和性能。原生类型 & 元组开箱即用，Flink 能高效处理，适合简单场景。核心

 ITHomeZSL
2025-09-11 12:48:13

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 23

#flink #数据结构 #大数据
Flink DataStream API 常用操作总结

掌握 Flink DataStream API 的关键在于理解其有状态和基于时间的计算模型。入门三板斧mapfilterkeyBysumreduce。进阶核心Window（窗口）、（底层处理）、State（状态管理）。生产必备Producer（Kafka 连接）、Async I/O（异步访问）、（容错）。建议从简单的转换操作开始，逐步尝试使用keyBy和聚合，然后深入探索窗口和状态，最后再研究连接

 ITHomeZSL
2025-09-11 13:07:25

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 7

#flink #大数据
Flink安装部署详细指南

负责协调分布式任务的执行，如调度任务、协调检查点（Checkpoint）、故障恢复等。它是集群的“大脑”。负责执行数据流中的具体任务（Tasks），并提供内存来存储缓存数据。每个 Worker 都是一个 JVM 进程。先启动一个长期运行的集群（包含 JobManager 和 TaskManagers），然后向这个集群提交多个作业。所有作业共享集群资源。适合执行时间短、交互式的查询作业。为每个提交的

 ITHomeZSL
2025-09-11 13:23:47

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 22

#flink #大数据
基于Flink Interval Join实现游戏对战实时判定系统

本文介绍了基于Flink Interval Join实现游戏对战实时判定系统的技术方案。针对MOBA、FPS等游戏中的技能命中、伤害计算等核心需求，系统采用Flink的Interval Join特性，能够精确关联时间窗口内的事件流（如技能释放与玩家移动），实现毫秒级延迟的实时判定。文章详细阐述了系统架构设计、数据模型定义以及核心实现逻辑，重点展示了技能命中判定的算法处理流程，包括时间对齐校验、网络

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2025-09-11 16:10:25

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 11

#flink #游戏 #大数据
Flink 与Flink可视化平台StreamPark教程（CDC功能）

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：l****n。

天翼云开发者社区
2025-09-12 16:33:53

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#flink #大数据
Flink 与Flink可视化平台StreamPark教程（DataStreamApi基本使用）

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：l****n。

天翼云开发者社区
2025-09-12 15:39:34

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#flink #大数据
Flink1.17.0集群的搭建

Flink1.17.0集群的搭建

 独鸣孤掌_181
2025-09-12 16:52:04

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 18

#大数据 #flink #java +2
Flink 与Flink可视化平台StreamPark教程（时间相关 1）

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：l****n。

天翼云开发者社区
2025-09-12 17:27:44

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#flink #大数据
Apache Flink 从流处理基础到恰好一次语义

这是一篇“能落地”的入门实战文：围绕连续流处理、事件时间、有状态算子、状态快照（检查点）四大核心概念，带你用最短路径上手 Flink 写可扩展的实时 ETL、分析与事件驱动应用。文末附 Java DataStream 与 Flink SQL 两套示例，开箱即用

 Hello.Reader
2025-09-12 18:39:14

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 21

#apache #flink #linq
【Flink】窗口

【Flink】窗口

 BD_Marathon
2025-09-13 11:47:42

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 21

#flink #大数据
【Flink】时间语义

【Flink】时间语义

 BD_Marathon
2025-09-13 12:06:26

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 3

#flink #大数据
Flink自定义序列化：优化大数据处理性能的高级技巧

在大数据处理中，数据的序列化和反序列化操作频繁发生。Flink 作为流处理框架，默认的序列化机制虽然能满足基本需求，但在处理复杂数据类型或追求极致性能时，可能存在效率低下的问题。本文的目的是介绍如何在 Flink 中进行自定义序列化，以优化大数据处理的性能。范围涵盖 Flink 自定义序列化的原理、实现步骤、实际应用案例以及相关工具和资源的推荐。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍核心概念与联系，

AI云原生与云计算技术学院
2025-09-13 21:55:33

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#flink #大数据
别再乱用窗口了！Flink四种核心窗口详解，这样选性能直接翻倍！

Flink四大核心窗口类型详解：滚动窗口固定无重叠，适合定时统计；滑动窗口可重叠，实现连续监控但性能开销大；会话窗口动态划分用户行为，适合分析但延迟不确定；全局窗口极度灵活但需谨慎防止OOM。本文深度剖析各类窗口的优缺点、代码实现及适用场景，帮助开发者根据业务需求精准选择，提升实时处理效率。同时强调配合事件时间与水印机制的关键作用，并附上简明选择指南。

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2025-09-14 00:51:24

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#flink #大数据 #面试
快速了解Flink

Apache Flink是一个开源的分布式流处理框架，具有高性能、高可用和精确处理的特点。它同时支持流处理和批处理，将批处理视为流处理的特殊情况。Flink的核心组件包括数据源、转换算子和数据输出，其执行引擎灵活支持不同数据传输模型，通过调整缓存块超时值实现低延迟或高吞吐。与Storm和Spark Streaming相比，Flink提供精确一次处理语义、基于检查点的容错机制和状态管理，适合需要高吞

 milo.qu
2025-09-14 16:21:56

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 8

#flink #大数据
Flink快速上手使用

本文介绍了Flink开发环境的配置和基本编程步骤。主要内容包括：1）创建Maven项目并添加Flink依赖；2）Flink程序开发步骤：获取执行环境、加载数据、指定算子、设置输出和执行程序；3）实现实时流处理（SocketWindowWordCount）和批处理（BatchWordCount）两个案例；4）对比了流处理（StreamExecutionEnvironment/DataStream）和

 milo.qu
2025-09-14 16:55:29

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 3

#flink #大数据
21世纪了，你还不懂Flink中的触发器（trigger）和驱逐器（evictor）？

在Flink中，使用event-time模式时，默认提供的window有TumblingEventTimeWindows，SlidingEventTimeWindows，EventTimeSessionWindow等，其中这些是属于window operator中的一部分，称作 window assigner。window operator包含四个组件，除了 window assigner外，还包

 涤生大数据
2025-09-14 21:27:59

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 26

#flink #大数据
实时大数据架构设计：Flink+Kafka最佳实践全解析

在当今数字化时代，数据以指数级增长，实时处理海量数据变得至关重要。实时大数据架构旨在能够快速、高效地处理和分析不断流入的数据，为企业提供及时的决策支持。本文章的目的是深入解析如何使用Flink和Kafka构建一个高效的实时大数据架构，并通过最佳实践案例展示其应用。本文的范围涵盖了Flink和Kafka的核心概念、算法原理、数学模型、项目实战、实际应用场景等方面，旨在为读者提供一个全面的实时大数据架

 耶耶耶~14
2025-09-14 18:49:07

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 10

#大数据 #flink #kafka
返利app排行榜的实时计算架构：基于Flink的流处理方案

大家好，我是阿可，微赚淘客系统及省赚客APP创始人，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在返利app中，商品销量排行榜、用户返利金额排行榜是核心流量入口——用户依赖排行榜快速找到高返利、高销量的商品，平台通过排行榜提升商品转化与用户留存。传统批处理模式（如每日凌晨离线计算）存在24小时延迟，无法满足“大促期间实时更新热门商品”的需求。基于此，我们采用，构建“数据接入-实时计算-结果输出”的端到

 虫小宝
2025-09-14 14:48:45

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 27

#架构 #flink #大数据
【Flink避坑指南】别再混淆了！真正防止数据重复的不是Flink，而是你的设计

摘要：Flink的"精确一次"语义常被误解为完全避免数据重复消费，实则其核心在于通过状态回滚和事务/幂等机制消除重复消费的负面影响。当任务从Checkpoint恢复时，已处理数据会被重新消费，但Flink通过状态后端保证内部状态一致性，并借助两阶段提交或幂等写入确保外部输出不重复。关键启示在于：优秀系统设计不是追求绝对无故障，而是通过容错机制实现最终一致性。最佳实践包括合理配置

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2025-09-15 07:45:00

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 40

#flink #大数据 #面试
Flink在大数据领域的核心优势解析

Flink的设计理念是**“流是最基本的数据模型，批是流的特例”**。换句话说，Flink从底层开始就是为流处理打造的，而批处理只是流处理的一种“有限时间窗口”的情况。Spark Streaming是微批处理（Micro-Batch）：把流数据切成小批量（比如1秒一批）处理，本质还是批处理，延迟只能到秒级；Storm是纯流处理，但缺乏高层API和状态管理；Flink是原生流处理：数据以“事件流”的

 耶耶耶~14
2025-09-15 11:36:44

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 18

#大数据 #flink
批流一体大数据架构：Flink SQL实战案例分析

随着企业数字化转型的深入，数据处理需求从单一的离线批处理或实时流处理，逐步演变为需要同时支持高吞吐量离线计算和低延迟实时分析的混合场景。传统架构中批处理与流处理独立设计，导致开发成本高、数据口径不一致、运维复杂度大等问题。本文以Apache Flink的核心组件Flink SQL为切入点，系统讲解如何构建统一的批流一体架构，实现“一套代码处理两种场景”的技术目标。批流一体架构的技术演进与核心挑战F

搜索引擎技术
2025-09-15 17:29:50

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 24

#大数据 #架构 #flink
Flink核心架构深度解析：从JobManager到Parallelism，一文学会分布式流处理

通过本文的系统性解析，我们深入探讨了Apache Flink的核心架构及其关键组件。从JobManager的统一调度与资源协调，到TaskManager的具体任务执行与Slot管理，再到Client的作业提交与交互，三者共同构建了Flink高效、可靠的分布式处理框架。同时，通过对JobGraph、ExecutionGraph、Task、SubTask、Slot及Parallelism等核心概念的剖

 zuiyuelong
2025-09-17 07:15:00

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 23

#flink #架构 #分布式
Flink DataStream API 深度解析：从Source到Sink的完整实战指南

随着数字化转型的深入，企业对数据处理的需求正从传统的批处理向实时流处理加速演进。在这个背景下，Apache Flink 作为新一代分布式流处理引擎，凭借其独特的架构设计和强大的性能表现，迅速成为实时计算领域的重要工具。Flink 最初由柏林工业大学的研究团队于2008年发起，2014年进入Apache孵化器，次年成为顶级项目。其设计初衷是解决传统批处理和流处理系统在延迟、吞吐量和一致性方面的局限性

 zuiyuelong
2025-09-17 12:15:00

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 17

#flink #大数据
idea里面flink错误

为什么运行不出来解决不了。

2301_80843961
2025-09-17 17:45:42

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 3

#idea #flink #kafka
Flink批处理揭秘：DataSet API如何统一有界流，并与DataStream API深度对比

在大数据技术快速演进的今天，Apache Flink 作为一个开源的流处理框架，凭借其高吞吐、低延迟和精确一次（exactly-once）的处理语义，逐渐成为企业级数据处理的核心工具之一。Flink 最初由柏林工业大学的研究项目 Stratosphere 发展而来，于2014年进入 Apache 孵化器，2015年正式成为顶级项目。经过近十年的发展，Flink 已经在大数据生态系统中占据了重要地位

 zuiyuelong
2025-09-17 18:00:00

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 20

#flink #大数据
Flink并行度与任务链优化：提升数据交换性能的深度解析

并行度（Parallelism）在 Flink 中指的是一个算子（Operator）或作业（Job）被划分成多少个并行任务（Task）来执行。每个任务运行在独立的线程中，处理数据流的一个子集。例如，如果一个 Map 算子的并行度设置为 4，那么 Flink 会创建 4 个相同的 Map 任务实例，每个实例处理一部分输入数据。这种设计使得 Flink 能够充分利用多核 CPU 和分布式集群的计算能力

 zuiyuelong
2025-09-17 18:15:00

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 15

#flink #大数据
Flink水位线机制深度解析：乱序事件处理的核心策略与源码实战

在Flink 1.18+版本中，onEvent方法：在每条事件到达时被调用，用于提取事件时间并更新内部状态。方法：由Flink框架周期性调用，触发水位线的发射。随着我们对Flink水位线机制的深入探讨，不难发现这一机制在现代流处理架构中的核心地位。水位线不仅仅是乱序事件处理的解决方案，更是构建高可靠性、低延迟实时系统的关键技术支撑。通过周期性生成与间断性触发的灵活结合，开发者能够根据业务场景的特定

 zuiyuelong
2025-09-18 07:15:00

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 23

#flink #大数据
Flink时间语义深度解析：为何Event Time是流处理的不二之选？

Processing Time完全依赖于Flink任务运行所在机器的系统时钟。当数据流入某个算子节点时，该节点会直接使用当前系统时间作为事件的时间戳，并基于这个时间戳来驱动时间相关的操作，例如窗口计算、定时触发等。由于不依赖数据本身的时间属性，Processing Time的实现非常简单，无需从数据中提取时间戳，也无需处理乱序事件。Ingestion Time 是 Apache Flink 中一种

 zuiyuelong
2025-09-18 07:00:00

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 29

#flink #人工智能 #大数据
Flink on Native K8S源码解析

本文解析了Flink在Kubernetes上的实现原理，主要分析了Session模式的集群创建流程。启动入口为KubernetesSessionCli，通过KubernetesClusterDescriptor创建集群，最终返回RestClusterClient用于集群交互。重点剖析了JobManager Pod的初始化过程，包括各类Decorator如何定义资源配置和伴生对象。同时对比了Sess

ImproveJin
2025-09-18 10:00:33

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#flink #kubernetes #大数据
性能翻倍！Flink双流JOIN核心优化技巧揭秘，告别状态膨胀

本文揭秘Flink双流JOIN性能优化的核心技巧。关键在于正确选择"构建端"（BuildSide），应优先选择事件时间更早、数据量更小的流。通过TableHints手动指定构建端：BROADCAST适用于小维表关联，SHUFFLE_HASH适合大表关联但构建端相对较小的情况。口诀"表小广播，表大分区；谁小谁先，谁早谁建"帮助快速决策。正确配置可显著提升性能，

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2025-09-18 07:45:00

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 36

#flink #大数据 #性能优化 +1
Flink状态管理基石：Keyed State vs Operator State深度解析

在流处理的世界里，数据如江河般奔流不息，而状态（State）则是让这些数据流变得有记忆、有智能的关键所在。想象一下，如果没有状态管理，每次处理新流入的数据时，系统都只能从零开始，无法记住之前的计算结果或上下文信息，那么复杂的计算如窗口聚合、模式检测或会话分析将变得几乎不可能。状态的存在，使得流处理系统能够跨时间维护和更新信息，从而支持有状态的计算逻辑，这正是现代实时数据处理能力的核心。Apache

zuiyuelong
2025-09-18 12:00:00

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 17

#flink #struts #大数据