Apache Flink 漫谈系列(01) - 序
本人 孙金城，淘宝花名"金竹"，阿里巴巴高级技术专家，Apache Flink Committer。目前就职于阿里巴巴计算平台事业部，自2015年以来一直投入于基于Apache Flink的设计研发工作。
Flink最佳实践（二）Flink流式计算系统
前言
在 Flink最佳实践（一）流式计算系统概述 中，我们详细讨论了流式计算系统中 时域、窗口、时间推理与正确性工具 等概念。
本文将以这些概念为基础，逐一介绍 Flink 的 发展背景、核心概念、时间推理与正确性工具、安装部署、客户端操作、编程API 等内容，让开发人员对 Flink 有较为全面的认识并拥有一些基础操作与编程能力。
Maxcompute让骑时更轻松
ofo大数据BI系统负责人龙利民为大家分享了ofo的上云体验，重点分享了Maxcompute的应用实践，最后对阿里云提出了自己的建议需求。
Flink 原理与实现：内存管理
如今，大数据领域的开源框架（Hadoop，Spark，Storm）都使用的 JVM，当然也包括 Flink。基于 JVM 的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存中，这就不得不面对 JVM 存在的几个问题：
1. Java 对象存储密度低。一个只包含 boolean 属性的对象占用了16个字节内存：对象头占了8个，boolean 属性占了1个，对齐填充占了7个。而实际上只需要一个bit（1
使用 Kafka 和 Flink 构建实时数据处理系统
引言
在很多领域，如股市走向分析, 气象数据测控，网站用户行为分析等，由于数据产生快，实时性强，数据量大，所以很难统一采集并入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需要。流计算的出现，就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题。