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回顾 | Apache Flink 1.9 版本新特性强势预告!(内含PPT下载链接)

6月29日,Apache Flink Meetup 北京站圆满落幕,Apache Flink 1.9 版本是自 Flink 1.0 之后变化最大的版本,社区对 Flink 进行大量重构并且加入了很多新 Feature。此次 Meetup 重点解读 Flink 1.9 版本新特性。

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社区活动 | Apache RocketMQ × Apache Flink Meetup · 上海站

7 月 6 日,Apache Flink Meetup 再度回归魔都,来自阿里巴巴、网易的 Flink 技术专家联合 Apache RocketMQ 社区大咖来一场 Flink 与 RocketMQ 的邂逅,看看 Apache RocketMQ × Apache Flink 会碰撞出怎样的火花。

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原理解析 | 深入了解 Apache Flink 的网络协议栈

本文将首先介绍 Flink 暴露给流算子(Stream operator)的高层抽象,然后详细介绍 Flink 网络协议栈的物理实现和各种优化、优化的效果以及 Flink 在吞吐量和延迟之间的权衡。

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Flink 零基础实战教程:如何计算实时热门商品

在上一篇入门教程中,我们已经能够快速构建一个基础的 Flink 程序了。本文会一步步地带领你实现一个更复杂的 Flink 应用程序:实时热门商品。在开始本文前我们建议你先实践一遍上篇文章,因为本文会沿用上文的my-flink-project项目框架。

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谈谈流计算中的『Exactly Once』特性

本文翻译自 streaml.io 网站上的一篇博文:“Exactly once is NOT exactly the same” ,分析了流计算系统中常说的『Exactly Once』特性,主要观点是:『精确一次』并不保证是完全一样。

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原理解析 | Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理

1. Apache Flink 应用程序中的 Exactly-Once 语义 2. Flink 应用程序端到端的 Exactly-Once 语义 3. 示例 Flink 应用程序启动预提交阶段 4. 在 Flink 中实现两阶段提交 Operator 5. 总结

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从 Spark Streaming 到 Apache Flink : 实时数据流在爱奇艺的演进

本文将为大家介绍 Apache Flink 在爱奇艺的生产与实践过程。你可以借此了解到爱奇艺引入 Apache Flink 的背景与挑战,以及平台构建化流程。

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360深度实践:Flink 与 Storm 协议级对比

本文从数据传输和数据可靠性的角度出发,对比测试了 Storm 与 Flink 在流处理上的性能,并对测试结果进行分析,给出在使用 Flink 时提高性能的建议。

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如何从小白进化成 Apache Flink 技术专家?9节基础课程免费公开!

为了让大家更全面地了解 Apache Flink 背后的技术以及应用实践,今天,我们首次免费公开 Apache Flink 系列视频课程。

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Blink 有何特别之处?菜鸟供应链场景最佳实践

> 作者:晨笙、缘桥 菜鸟供应链业务链路长、节点多、实体多,使得技术团队在建设供应链实时数仓的过程中,面临着诸多挑战,如:如何实现实时变Key统计?如何实现实时超时统计?如何进行有效地资源优化?如何提升多实时流关联效率?如何提升实时作业的开发效率? 而 Blink 能否解决这些问题?下面一起来深入了解。 ## 背景 菜鸟从2017年4月开始探索 Blink(即 Apache

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【线下活动】阿里云实时计算沙龙 · 北京站

现场体验阿里云实时计算在不同场景下最优解决方案,Flink在人脸识别等业务中的优异表现。

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Apache Flink Meetup · 北京站

Apache Flink Community China Meetup,关于大数据、实时计算、流计算、批处理等。邀请到Apache Flink PMC和Airbnb、阿里巴巴多位 Apache Flink Committer 现场分享。

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Apache Flink Time & Window 深度解析

作者:邱从贤 1、 Window & Time 介绍 Apache Flink(以下简称 Flink) 是一个天然支持无限流数据处理的分布式计算框架,在 Flink 中 Window 可以将无限流切分成有限流,是处理有限流的核心组件,现在 Flink 中 Window 可以是时间驱动的(Time Window),也可以是数据驱动的(Count Window)。

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Apache Flink®生态所面临的机遇与挑战

作者:简锋 引言 在谈生态之前,我们来聊聊什么是生态。生态是指在某个特定领域,以某个组件为核心衍生出来其他多个组件,这些组件可以间接或者直接用到这个核心组件,然后辅助这个核心组件共同完成一个更大或者更特殊的任务。

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阿里巴巴为什么选择Apache Flink?

作者:王峰 整理:韩非 本文主要整理自云栖大会阿里巴巴计算平台事业部资深技术专家王峰(花名:莫问)在云栖大会‘开发者生态峰会’上发表的演讲。 伴随着海量增长的数据,数字化时代的未来感扑面而至。

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深度剖析阿里巴巴对Apache Flink的优化与改进

本文主要从两个层面深度剖析:阿里巴巴对Flink究竟做了哪些优化? 取之开源,用之开源 一、SQL层 为了能够真正做到用户根据自己的业务逻辑开发一套代码,能够同时运行在多种不同的场景,Flink首先需要给用户提供一个统一的API。

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Apache Flink SQL概览

本篇核心目标是让大家概要了解一个完整的Apache Flink SQL Job的组成部分,以及Apache Flink SQL所提供的核心算子的语义,最后会应用Tumble Window编写一个End-to-End的页面访问的统计示例。

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流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

分布式实时计算框架 Flink 与 Storm 进行性能对比,为实时计算平台和业务提供数据参考。

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一文了解 Apache Flink 核心技术

Apache Flink (以下简称Flink)是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎,它同时支持了批处理和流处理,也能用来做一些基于事件的应用。使用官网的语句来介绍 Flink 就是 "Stateful Computations Over Streams"。

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下:比拼生态和未来,Spark和Flink哪家强?

前文对 Spark 和 Flink 的引擎做了对比。对用户来说引擎并不是考虑数据产品的唯一方面。开发和运维相关的工具和环境,技术支持,社区等等,对能不能在引擎上面做出东西来都很重要。这些构成了一个产品的生态。可以说引擎决定了功能和性能的极限,而生态能让这些能力真正发挥出作用。

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