# 实时计算 Flink版 #
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Fluss: First Impression
本文由Flink PMC Member徐榜江翻译自Yaroslav Tkachenko的文章《Fluss: First Impression》，介绍了阿里巴巴开源的新一代流存储系统Fluss。文章分为七个部分，涵盖Fluss简介、Table作为核心概念、PrimaryKey Table、一体化集成、Flink SQL的Delta Join、Fluss实现细节及总结。Fluss通过表结构组织数据流，支持主键表和高效的点查，深度集成LakeHouse，并计划与Flink深度集成，提供实时数据分析能力。
【天池大赛】历届比赛资料
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基于 Flink 进行增量批计算的探索与实践
本文整理自阿里云高级技术专家、Apache Flink PMC朱翥老师在Flink Forward Asia 2024的分享，内容分为三部分：背景介绍、工作介绍和总结展望。首先介绍了增量计算的定义及其与批计算、流计算的区别，阐述了增量计算的优势及典型需求场景，并解释了为何选择Flink进行增量计算。其次，详细描述了当前的工作进展，包括增量计算流程、执行计划生成、控制消费数据量级及执行进度记录恢复等关键技术点。最后，展示了增量计算的简单示例、性能测评结果，并对未来工作进行了规划。
大数据& AI 产品月刊【2024年12月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年12月】，涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
软硬结合助力倚天云原生算力再进化，加速大数据、视频转码上云步伐
本文介绍了云原生算力的进化，重点讨论了倚天710 CPU在大数据和视频转码场景中的应用与优势。倚天710采用ARM架构，通过物理核设计和CIPU加速卡优化，显著提升了高负载下的性能稳定性，并在实际应用中帮助客户实现了20%-40%的性能提升和成本降低。此外，文章还探讨了操作系统、编译器等底层软件的优化，以及如何通过龙蜥社区和阿里云平台支持更多应用场景，助力企业实现高效迁移和性能优化。
MaxCompute年度发布
本次分享介绍了阿里云MaxCompute在过去一年中的企业级数仓新功能。MaxCompute自2009年诞生，现已服务阿里巴巴集团、蚂蚁集团及众多第三方客户，日处理千万级任务。新功能包括湖仓一体开放性、Data+AI结合、非结构化数据处理（如Object Table）、实时数据处理（如增量物化视图）、性能优化（如MCU2.0和智能调优）以及企业级安全合规能力（如同城容灾和数据脱敏）。这些改进提升了数据处理的效率、安全性和性价比。
探索阿里云 Flink 物化表：原理、优势与应用场景全解析
阿里云Flink的物化表是流批一体化平台中的关键特性，支持低延迟实时更新、灵活查询性能、无缝流批处理和高容错性。它广泛应用于电商、物联网和金融等领域，助力企业高效处理实时数据，提升业务决策能力。实践案例表明，物化表显著提高了交易欺诈损失率的控制和信贷审批效率，推动企业在数字化转型中取得竞争优势。
实时计算UniFlow：Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中，传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好，但在实际运营中常忽略细节，导致新问题。为解决这些问题，提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式（如Paimon）和Flink CDC工具，简化开发流程，降低成本，并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table，实现了声明式ETL，优化了调度和执行模式，使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终，UniFlow不仅提高了开发和运维效率，还提供了更实时的数据支持，满足业务决策需求。
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