Cannot resolve plugin org.apache.maven.plugins:maven-site-plugin:3.3

Maven配置以及IDEA设置（Cannot resolve plugin org.apache.maven.plugins:报错）

【7月更文挑战第14天】

@Date不管用怎么办，想少写get和setter方法，reate方法创建不了怎么办，Cannot resolve method ‘setxxx‘ in ‘xxx‘不管用怎么办，到Maven创建插件

【7月更文第1天】搭建高效Java EE 8开发环境，包括安装JDK、选择WildFly或Payara Server作为应用服务器，以及安装Apache Maven。使用Maven创建Servlet 3.0 Web项目，编写 HelloWorldServlet，打包部署到服务器，通过访问特定URL测试应用。这一流程助力开发者实现快速原型和大型项目开发。

Apache Flink是开源流处理框架，擅长低延迟、高吞吐量实时数据流处理。本文深入解析Flink的核心概念、架构（包括客户端、作业管理器、任务管理器和数据源/接收器）和事件时间、窗口、状态管理等特性。通过实战代码展示Flink在词频统计中的应用，讨论其实战挑战与优化。Flink作为大数据处理的关键组件，将持续影响实时处理领域。

Apache Flink 1.20.0 已发布，这是迈向 Flink 2.0 的最后一个小版本，后者预计年底发布。此版本包含多项改进和新功能，涉及 13 个 FLIPs 和 300 多个问题解决。亮点包括引入物化表简化 ETL 管道开发，统一检查点文件合并机制减轻文件系统压力，以及 SQL 语法增强如支持 `DISTRIBUTED BY` 语句。此外，还进行了大量的配置项清理工作，为 Flink 2.0 铺平道路。这一版本得益于 142 位贡献者的共同努力，其中包括来自中国多家知名企业的开发者。

本文整理自阿里云 Flink SQL 团队研发工程师于喜千（yux）在 SECon 全球软件工程技术大会中数据集成专场沙龙的分享。

【8月更文挑战第6天】随着大数据时代的到来，企业急需高效处理实时数据流。Apache Flink作为一款开源流处理框架，以高性能、可靠性及易用性脱颖而出。Flink能无缝处理有界和无界数据流，支持低延迟实时分析，适用于实时推荐、监控及风控等场景。例如，在实时风控系统中，Flink可即时分析交易行为以检测欺诈。以下示例展示了如何使用Flink实时计算交易总额，通过定义Transaction类和使用DataStream API实现数据流的实时处理和聚合。Flink正以其强大的实时处理能力和高度可扩展性引领实时数据流处理的新时代。

【8月更文挑战第5天】Apache Flink 是一款强大的开源大数据处理框架，专长于实时流处理。本教程通过两个示例引导你入门：一是计算数据流中元素的平均值；二是从 Kafka 中读取数据并实时处理。首先确保已安装配置好 Flink 和 Kafka 环境。第一个 Java 示例展示了如何创建流执行环境，生成数据流，利用 `flatMap` 转换数据，并使用 `keyBy` 和 `sum` 计算平均值。第二个示例则演示了如何设置 Kafka 消费者属性，并从 Kafka 主题读取数据。这两个示例为你提供了使用 Flink 进行实时流处理的基础。随着进一步学习，你将能应对更复杂的实时数据挑战。

Apache Flink SQL 的一些核心功能，并探讨了其在实时计算领域的应用。随着 Flink 社区的不断发展和完善，Flink SQL 将变得越来越强大，为实时数据分析带来更多的可能性。