# 实时计算 Flink版 #
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Apache Flink 进阶（八）：详解 Metrics 原理与实战
Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是否异常等，开发人员无法实时查看所有的 Task 日志，比如作业很大或者有很多作业的情况下，该如何处理？此时 Metrics 可以很好的帮助开发人员了解作业的当前状况。
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大数据分析的下一代架构--IOTA
IOTA是什么？你是否为下一代大数据架构做好准备？
经过这么多年的发展，已经从大数据1.0的BI/Datawarehouse时代，经过大数据2.0的Web/APP过渡，进入到了IOT的大数据3.0时代，而随之而来的是数据架构的变化。
Flink入坑指南 第四章：SQL中的经典操作Group By+Agg
Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。
简介
Group By + Agg这个最经典的SQL使用方式。Group By是SQL中最基础的分组操作，agg的全称是aggregation(聚合操作)，是一类SQL算子的统称，Flink中最常用的Agg操作有COUNT/SUM/AVG等，详情参见Flink支持的聚合操作列表。
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2018杭州云栖大会参会总结
本次云栖大会的主题是驱动数字中国，以阿里集团和阿里云的先进技术帮助中国更多的中小企业实现数字化转型，或者更好的利用数据、技术来提高自身的产能和行业竞争力。而传统企业的数字化转型的必经路线是：数字化 -> 在线化 -> 智能化，根据这个主题，我来对本次云栖大会做个简要的总结。
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阿里巴巴为什么选择Apache Flink？
本文作者：王峰（花名：莫问）
导读：伴随着海量增长的数据，数字化时代的未来感扑面而至。不论是结绳记事的小数据时代，还是我们正在经历的大数据时代，计算的边界正在被无限拓宽，而数据的价值再也难以被计算。时下，谈及大数据，不得不提到热门的下一代大数据计算引擎Apache Flink（以下简称Flink）。本文将结合Flink的前世
一文带你了解 Flink Forward 柏林站全部重点内容
阿里巴巴这次共派出了包括笔者在内的3名讲师，总共参加了4场分享和2个问答环节。在这里，我会根据自己参与的议题给大家做一下这次会议整体的一个介绍和个人在这次参会过程里面的感受和思考，希望对感兴趣的同学有所帮助。
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数据采集
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Awesome Machine Learning
Awesome Machine Learning
A curated list of awesome machine learning frameworks, libraries and software (by language).
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Apache Flink 在同程艺龙实时计算平台的研发与应用实践
本文主要介绍 Apache Flink 在同程艺龙的应用实践，从当前同程艺龙实时计算平台现状、建设过程、易用性提升、稳定性优化四方面分享了同城艺龙实时计算平台的建设经验，供大家参考。
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FlinkX—批流统一的高效数据同步插件
什么是FlinkX？
FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件，可实现多种异构数据源高效的数据同步，其由袋鼠云于2016年初步研发完成，目前有稳定的研发团队持续维护，已在Github上开源（开源地址详见文章末尾）。
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