# 实时计算 Flink版 #
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如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0，以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理
本文介绍了如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0，以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理。主要内容包括安装Debezium、配置Kafka Connect、创建Flink任务以及启动任务的具体步骤，为构建实时数据管道提供了详细指导。
阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建，提供一站式实时大数据分析平台，支持端到端亚秒级实时数据分析，适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景，具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。
用Java实现samza转换成flink
【10月更文挑战第20天】
实时计算Flink场景实践
在数字化时代，实时数据处理愈发重要。本文分享了作者使用阿里云实时计算Flink版和流式数据湖仓Paimon的体验，展示了其在电商场景中的应用，包括数据抽取、清洗、关联和聚合，突出了系统的高效、稳定和低延迟特点。
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括：Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎，通过向量化技术和 C++ 实现，大幅提升了性能和成本效益。
ClickHouse与大数据生态整合：从ETL到BI报表
【10月更文挑战第27天】在这个数据驱动的时代，企业越来越依赖于数据来做出关键决策。而高效的数据处理和分析能力则是支撑这一需求的基础。作为一位数据工程师，我有幸参与到一个项目中，该项目旨在利用ClickHouse与Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架的整合，构建一个从数据提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）到最终生成商业智能（BI）报表的全流程解决方案。以下是我在这个项目中的经验和思考。
ClickHouse在物联网(IoT)中的应用：实时监控与分析
【10月更文挑战第27天】随着物联网（IoT）技术的快速发展，越来越多的设备被连接到互联网上，产生了海量的数据。这些数据不仅包含了设备的状态信息，还包括用户的使用习惯、环境参数等。如何高效地处理和分析这些数据，成为了一个重要的挑战。作为一位数据工程师，我在一个物联网项目中深入使用了ClickHouse，以下是我的经验和思考。
ClickHouse与大数据生态集成：Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代，能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统，ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而，为了充分利用ClickHouse的优势，将其与现有的大数据处理框架（如Apache Spark和Apache Flink）进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发，探讨如何通过这些技术的结合，实现对大规模数据的实时处理和分析。
AnalyticDB与大数据生态集成：Spark & Flink
【10月更文挑战第25天】在大数据时代，实时数据处理和分析变得越来越重要。AnalyticDB（ADB）是阿里云推出的一款完全托管的实时数据仓库服务，支持PB级数据的实时分析。为了充分发挥AnalyticDB的潜力，将其与大数据处理工具如Apache Spark和Apache Flink集成是非常必要的。本文将从我个人的角度出发，分享如何将AnalyticDB与Spark和Flink集成，构建端到端的大数据处理流水线，实现数据的实时分析和处理。
高级应用：利用DataHub构建实时数据流处理系统
【10月更文挑战第23天】在大数据时代，实时数据处理的需求日益增长。无论是金融交易、物联网设备监控，还是社交媒体分析，实时数据流处理系统都扮演着至关重要的角色。作为阿里云提供的实时数据同步服务，DataHub为开发者提供了一种高效、可靠的方式来构建实时数据流处理系统。本文将从个人的角度出发，探讨如何利用DataHub构建实时数据流处理系统，包括配置实时数据采集、与流处理引擎集成、实施数据流的实时分析和处理，以及确保系统的高可用性和扩展性。
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