Flink技术源码解析（一）：Flink概述与源码研读准备
一、前言
Apache Flink作为一款高吞吐量、低延迟的针对流数据和批数据的分布式实时处理引擎，是当前实时处理领域的一颗炙手可热的新星。关于Flink与其它主流实时大数据处理引擎Storm、Spark Streaming的不同与优势，可参考https://blog.csdn.net/cm_chenmin/article/details/53072498。
出于技术人对技术本能的好奇与冲动，
如何正确使用 Flink Connector？
本文主要分享 Flink connector 相关内容，分为以下三个部分的内容：第一部分会首先介绍一下 Flink Connector 有哪些。第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的 kafka connector 的基本的原理以及使用方法。第三部分答疑，对社区反馈的问题进行答疑。
Apache Flink 为什么能够成为新一代大数据计算引擎？
大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，Flink 的诞生为企业用户获得更为快速、准确的计算能力提供了前所未有的空间与潜力。作为公认的新一代大数据计算引擎，Flink 究竟以何魅力成为阿里、腾讯、滴滴、美团、字节跳动、Netflix、Lyft 等国内外知名公司建设流计算平台的首选？
取之开源，用之开源-深度剖析阿里巴巴对Flink的优化与改进
作者 | 阿里巴巴实时计算团队
导读：随着人工智能时代的降临，数据量的爆发，阿里巴巴的商品数据处理就经常需要面对增量和全量两套不同的业务流程问题，所以阿里巴巴就在想：能不能有一套统一的大数据引擎技术，用户只需要根据自己的业务逻辑开发一套代码。这样在各种不同的场景下，不管是全量数据还是增量数据，亦或者实时处理，一套方案即可全部支持，这就是阿里巴巴选择 Flink 的背景和初衷。彼时的 Fl
