# 实时计算 Flink版 #
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是时候放弃 Spark Streaming, 转向 Structured Streaming 了
正如在之前的那篇文章中 Spark Streaming 设计原理 中说到 Spark 团队之后对 Spark Streaming 的维护可能越来越少，Spark 2.4 版本的 Release Note 里面果然一个 Spark Streaming 相关的 ticket 都没有。
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揭秘|每秒千万级的实时数据处理是怎么实现的？ | 6月21号云栖夜读
今天的首篇文章，讲述了：闲鱼目前实际生产部署环境越来越复杂，横向依赖各种服务盘宗错节，纵向依赖的运行环境也越来越复杂。当服务出现问题的时候，能否及时在海量的数据中定位到问题根因，成为考验闲鱼服务能力的一个严峻挑战。
Flink SQL 功能解密系列 —— 解决热点问题的大杀器MiniBatch
在Blink的流式任务中，State相关的操作通常都会成为整个任务的性能瓶颈。实时计算部-查询和优化团队开发了MiniBatch功能，大幅降低了State操作的开销，在今年的双11中，几乎所有适用的任务都启用了MiniBatch功能。
Apache Flink 零基础入门（三）：DataStream API 编程
本次课程将首先介绍 Flink 开发中比较核心的 DataStream API 。我们首先将回顾分布式流处理的一些基本概念，这些概念对于理解实际的 DataStream API 有非常大的作用。然后，我们将详细介绍 DataStream API 的设计，最后我们将通过一个例子来演示 DataStre
规模、性能、弹性全面升级，让天下没有难用的 K8s
9月26日云栖大会容器专场，在《拐点已至，云原生引领数字化转型升级》的演讲中，容器服务开发负责人汤志敏表示：“阿里云容器服务已经拥有国内最大规模的公共云容器集群，据各大国际评测机构显示，其市场份额和产品综合能力中国内第一。
如何分析及处理 Flink 反压？
反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。
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实时计算如何帮助淘宝实现在线「实时选品」？
随着淘宝内容化的深入发展，实时选品的需求越来越强烈。对于某些实时性要求较高的产品(SPU)而言，运营小二希望自己圈定产品池可以当天实时生效，以供创作者写文章使用。该需求对选品的实时性要求较高，比较适合流式计算的特点。因此，本文采用Blink实时流计算技术来实现该功能，实际应用中取得较好效果。
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