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作者：任春德 Apache Flink作為下一代大數據計算引擎，在迅速發展強大中，其內部架構也在不斷優化重構，以適應更多運行時環境和更大計算規模，Flink Improvement Proposals
一、背景? ? ? ?最近項目中使用Flink消費kafka消息，并將消費的消息存儲到mysql中，看似一個很簡單的需求，在網上也有很多flink消費kafka的例子，但看了一圈也沒看到能解決重復消費
今年，實時流計算技術開始步入主流，各大廠都在不遺余力地試用新的流計算框架，實時流計算引擎和 API 諸如 Spark Streaming、Kafka Streaming、Beam 和 Flink 持續
要解決反壓首先要做的是定位到造成反壓的節點，這主要有兩種辦法:通過 Flink Web UI 自帶的反壓監控面板；通過 Flink Task Metrics。前者比較容易上手，適合簡單分析，后者則提供
作者: 施曉罡 本文來自2018年8月11日在北京舉行的 Flink Meetup會議，分享來自于施曉罡，目前在阿里大數據團隊部從事Blink方面的研發，現在主要負責Blink狀態管理和容錯相關技術的
一、初識Flink? 官網：https://flink.apache.org/Apache Flink是一款分布式、高性能、高可用、高精確的為數據流應用而生的開源流式處理框架。在 2014 被 Apa
作者：王峰 整理：韓非 本文主要整理自云棲大會阿里巴巴計算平臺事業部資深技術專家王峰（花名：莫問）在云棲大會‘開發者生態峰會’上發表的演講。 伴隨著海量增長的數據，數字化時代的未來感撲面而至。不論是
Flink概述 Flink是Apache的一個頂級項目，Apache Flink 是一個開源的分布式流處理和批處理系統。Flink 的核心是在數據流上提供數據分發、通信、具備容錯的分布式計算。同時，F
作者：張馨予 本文從數據傳輸和數據可靠性的角度出發，對比測試了 Storm 與 Flink 在流處理上的性能，并對測試結果進行分析，給出在使用 Flink 時提高性能的建議。 Apache Stor
Flink中watermark主要解決保序問題. 而保序問題的根本原因是多個任務同時從流中并行處理數據，順序無法保證. 上游: 生成watermark一般在WINDOW 操作之前生成WATERMAR
