在大数据处理的浪潮中,Apache Flink 无疑是当前最炙手可热的流式处理框架之一。它以低延迟、高吞吐量以及强大的容错能力,成为无数企业构建实时数据处理管道的首选工具。不管是实时日志分析、用户行为监控,还是金融交易的风控系统,Flink 都能游刃有余地应对海量数据的持续流入。然而,开发和维护一个高效的 Flink 程序绝非易事,尤其是在面对复杂的业务逻辑和动态变化的数据流时,调试和查看中间结果就显得尤为关键。想象一下,你辛辛苦苦写好了一套 Flink 程序,部署到集群上后却发现输出的结果和预期完全不符。数据丢失了?还是计算逻辑有偏差?又或者是某些算子在处理时遇到了瓶颈?这个时候,如果没有有...