# 实时计算 Flink版 #
1
关注
33497内容
|
Apache Flink 零基础入门（一）：基础概念解析
本文是根据 Apache Flink 基础篇系列直播整理而成，由 Apache Flink PMC 戴资力与阿里巴巴高级产品专家陈守元共同分享。Apache Flink 系列入门教程每周更新一期，持续推送。
性能提升约 7 倍！Apache Flink 与 Apache Hive 的集成
随着 Flink 在流式计算的应用场景逐渐成熟和流行，如果 Flink 能同时把批量计算的应用场景处理好，就能减少用户在使用 Flink 时开发和维护的成本,并且能够丰富 Flink 的生态。SQL 是批计算中比较常用的工具，所以 Flink 针对于批计算也以 SQL 为主要接口。
|
实时计算Flink —— 独享模式上下游配置
本页目录
DataHub数据存储注册注意事项
SLS/LogService数据存储注册注意事项
RDS数据存储注册注意事项
OTS数据存储注册注意事项
ADS数据存储注册注意事项
DataHub数据存储注册注意事项
DataHub EndPoint填写
具体内容请您参看DataHub访问域名下的DataHub域名列表。
|
一文读懂Apache Flink发展史
本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。
Flink Kafka Connector 与 Exactly Once 剖析
Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器，它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer，除此之外 Flink Kafa Connector 基于 Flink Checkpoint 机制提供了完善的容错能力。
|
Flink如何应对背压问题
经常有人会问Flink如何处理背压问题。其实，答案很简单：Flink没用使用任何通用方案来解决这个问题，因为那根本不需要那样的方案。它利用自身作为一个纯数据流引擎的优势来优雅地响应背压问题。这篇文章，我们将介绍背压问题，然后我们将深挖Flink的运行时如何在task之间传输数据缓冲区内的数据以及流数据如何自然地两端降速来应对背压，最终将以一个小示例来演示它。
|
回顾 | Apache Flink 1.9 版本新特性强势预告！（内含PPT下载链接）
6月29日，Apache Flink Meetup 北京站圆满落幕，Apache Flink 1.9 版本是自 Flink 1.0 之后变化最大的版本，社区对 Flink 进行大量重构并且加入了很多新 Feature。此次 Meetup 重点解读 Flink 1.9 版本新特性。
免费试用