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Tablestore + Blink实战：交易数据的实时统计
作者: chen1255
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交易数据的实时统计是电商网站一个核心功能，可以帮助用户实时统计网站的整体销售情况，快速验证“新销售策略”的效果。我们今天介绍一个基于表格存储(Tablestore)实现交易数据的实时计算，给大家提供一个新使用方式。
史上超强阵容！大数据及人工智能领域顶级盛会，Flink Forward Asia 2019 不容错过！
作者: 巴蜀真人
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Flink Forward 大数据、人工智能领域的顶级大会，旨在汇集一流人才共同探讨大数据、云计算、人工智能、机器学习等领先技术，2019 Flink Forward Asia 重磅开启，征集议题中！
#使用Blink SQL+UDAF实现差值聚合计算（1）
作者: 纯庚
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本案例根据某电网公司的真实业务需求，通过Blink SQL+UDAF实现实时流上的差值聚合计算，通过本案例，让读者熟悉UDAF编写，并理解UDAF中的方法调用关系和顺序。感谢@军长在实现过程中的指导。笔者水平有限，若有纰漏，请批评指出。 ## 一、客户需求 电网公司每天采集各个用户的电表数据（格式如下表），其中data_date为电表数据上报时间，cons_id为电表id，r1为电表度
58 集团大规模 Storm 任务平滑迁移至 Flink 的秘密
作者: Ververica
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本文主要讲述 58 实时计算平台如何优化 Flink-Storm 以及基于 Flink-Storm 实现真实场景下大规模 Storm 任务平滑迁移 Flink。
Apache Flink 零基础入门教程（六）：状态管理及容错机制
作者: Ververica
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本文主要分享内容如下： - 状态管理的基本概念； - 状态的类型与使用示例； - 容错机制与故障恢复；
Apache Flink 零基础入门（五）：流处理核心组件 Time&Window 深度解析
作者: Ververica
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为什么要有 Window； Window 中的三个核心组件：WindowAssigner、Trigger 和 Evictor；Window 中怎么处理乱序数据，乱序数据是否允许延迟，以及怎么处理迟到的数据；最后我们梳理了整个 Window 的数据流程，以及 Window 中怎么保证 Exactly .
Apache Flink 零基础入门（二）：开发环境搭建和应用的配置、部署及运行
作者: Ververica
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本文主要面向于初次接触 Flink、或者对 Flink 有了解但是没有实际操作过的同学。希望帮助大家更顺利地上手使用 Flink，并着手相关开发调试工作。 课程内容包括： - Flink 开发环境的部署和配置 - 运行 Flink 应用（包括：单机 Standalone 模式、多机 S.
用Flink取代Spark Streaming！知乎实时数仓架构演进
作者: Ververica
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本文主要讲述知乎的实时数仓实践以及架构的演进，这包括以下几个方面： - 实时数仓 1.0 版本，主题：ETL 逻辑实时化，技术方案：Spark Streaming。 - 实时数仓 2.0 版本，主题：数据分层，指标计算实时化，技术方案：Flink Streaming。
即将发版！Apache Flink 1.9 版本有哪些新特性？
作者: Ververica
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文整理自开源大数据专场中阿里巴巴高级技术专家杨克特（鲁尼）先生的精彩演讲，主要讲解了Apache Flink过去和现在的发展情况，同时分享了对Apache Flink未来发展方向的理解。
日均处理万亿数据！Flink在快手的应用实践与技术演进之路
作者: Ververica
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本次的分享包括以下三个部分： 1. 介绍 Flink 在快手的应用场景以及目前规模； 2. 介绍 Flink 在落地过程的技术演进过程； 3. 讨论 Flink 在快手的未来计划。
继续南山聊代码！Apache Kafka × Apache Flink Meetup · 深圳站
作者: Ververica
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8 月 31 日，Apache Flink Meetup 深圳站来啦，继续南山聊代码！本次 Meetup 由 Apache Flink（以下简称 Flink）与 Apache Kafka 联合举办，邀请到来自 Confluent 、中国农业银行 、虎牙直播、数见科技以及阿里巴巴等五位技术专家为大家呈现 Kafka 与 Flink 的技术盛宴。
Apache Flink 1.9.0 为什么将支持 Python API ？
作者: Ververica
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众所周知，Apache Flink（以下简称 Flink）的 Runtime 是用 Java 编写的，而即将发布的 Apache Flink 1.9.0 版本则会开启新的 ML 接口和新的 flink-python 模块，Flink 为什么要增加对 Python 的支持，想必大家一定好奇。
使用Blink SQL+UDAF实现差值聚合计算
作者: 纯庚
258人浏览
本案例根据某电网公司的真实业务需求，通过Blink SQL+UDAF实现实时流上的差值聚合计算，通过本案例，让读者熟悉UDAF编写，并理解UDAF中的方法调用关系和顺序。 感谢@军长在实现过程中的指导。笔者水平有限，若有纰漏，请批评指出。 一、客户需求 电网公司每天采集各个用户的电表数据（格式如下表），其中data_date为电表数据上报时间，cons_id为电表id，r1位电表度数，其他字
独家专访阿里集团副总裁贾扬清：我为什么选择加入阿里巴巴？
作者: Ververica
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在这次访谈中，贾扬清向我们透露了他加入阿里的原因，并对他目前在阿里主要负责的工作做了详细说明，他不仅回顾了过去 6 年 AI 框架领域发生的变化，也分享了自己对于 AI 领域现状的观察和对未来发展的思考。
Flink 1.8.0中的状态生存时间特性：如何自动清理应用程序的状态
作者: Ververica
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在本文中，我们将讨论引入状态生存时间特性的动机并讨论其相关用例。此外，我们还将演示如何使用和配置该特性。同时，我们将会解释Flink如何借用状态生存时间特性在内部管理状态，并对Flink 1.8.0中该功能引入的相关新特性进行一些展示。本文章最后对未来的改进和扩展作了展望。
Apache Flink 零基础入门（四）：客户端操作的 5 种模式
作者: Ververica
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本文主要分享 Flink 的 5 种任务提交的方式。熟练掌握各种任务提交方式，有利于提高我们日常的开发和运维效率。
Apache Flink 零基础入门（三）：DataStream API 编程
作者: Ververica
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本次课程将首先介绍 Flink 开发中比较核心的 DataStream API 。我们首先将回顾分布式流处理的一些基本概念，这些概念对于理解实际的 DataStream API 有非常大的作用。然后，我们将详细介绍 DataStream API 的设计，最后我们将通过一个例子来演示 DataStream API 的使用。
福利 | Flink Forward Asia 2019 由你决定，填问卷，送周边！
作者: Ververica
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为进一步提高会议质量，让 Apache Flink 社区与开发者更近距离地接触，我们诚挚地邀请您参与会前调研，**想听什么议题，想见哪位大佬，想要什么礼品，由你决定！并奉上福利活动～
回顾 | 阿里云实时计算专场 · 北京站
作者: Ververica
804人浏览
6 月 30 日，阿里云实时计算专场北京站，由来自格灵深瞳的大数据总监与阿里巴巴产品专家、技术专家一起与大家探讨实时计算的应用实践与场景化解决方案。本文为沙龙现场回顾，含现场PPT下载链接。
