# 实时计算 Flink版 #
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基于 Flink 构建大规模实时风控系统在阿里巴巴的落地
阿里云实时计算产品经理李佳林（风元）在 Flink 峰会的演讲。
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Apache Doris 整合 FLINK CDC 、Paimon 构建实时湖仓一体的联邦查询入门
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构建 Streaming Lakehouse：使用 Paimon 和 Hudi 的性能对比
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文将在阿里云EMR 上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，然后分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
Flink SQL Deduplication 去重以及如何获取最新状态操作
Flink SQL Deduplication 是一种高效的数据去重功能，支持多种数据类型和灵活的配置选项。它通过哈希表、时间窗口和状态管理等技术实现去重，适用于流处理和批处理场景。本文介绍了其特性、原理、实际案例及源码分析，帮助读者更好地理解和应用这一功能。
鹰角基于 Flink + Paimon + Trino 构建湖仓一体化平台实践项目
本文整理自鹰角网络大数据开发工程师朱正军在Flink Forward Asia 2024上的分享，主要涵盖四个方面：鹰角数据平台架构、数据湖选型、湖仓一体建设及未来展望。文章详细介绍了鹰角如何构建基于Paimon的数据湖，解决了Hudi入湖的痛点，并通过Trino引擎和Ranger权限管理实现高效的数据查询与管控。此外，还探讨了湖仓一体平台的落地效果及未来技术发展方向，包括Trino与Paimon的集成增强、StarRocks的应用以及Paimon全面替换Hive的计划。
基于 Flink+Paimon+Hologres 搭建淘天集团湖仓一体数据链路
本文整理自淘天集团高级数据开发工程师朱奥在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕实时数仓优化展开。内容涵盖项目背景、核心策略、解决方案、项目价值及未来计划五部分。通过引入Paimon和Hologres技术，解决当前流批存储不统一、实时数据可见性差等痛点，实现流批一体存储与高效近实时数据加工。项目显著提升了数据时效性和开发运维效率，降低了使用门槛与成本，并规划未来在集团内推广湖仓一体架构，探索更多技术创新场景。
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