# 实时计算 Flink版 #
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阿里云EMR StarRocks X Paimon创建 Streaming Lakehouse
本文介绍了阿里云EMR StarRocks在数据湖分析领域的应用，涵盖StarRocks的数据湖能力、如何构建基于Paimon的实时湖仓、StarRocks与Paimon的最新进展及未来规划。文章强调了StarRocks在极速统一、简单易用方面的优势，以及在数据湖分析加速、湖仓分层建模、冷热融合及全链路ETL等场景的应用。
大数据平台的毕业设计02：Spark与实时计算
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我的程序员之路03：我和大数据
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深入探讨Apache Flink：实时数据流处理的强大框架
在数据驱动时代，企业需高效处理实时数据流。Apache Flink作为开源流处理框架，以其高性能和灵活性成为首选平台。本文详细介绍Flink的核心特性和应用场景，包括实时流处理、强大的状态管理、灵活的窗口机制及批处理兼容性。无论在实时数据分析、金融服务、物联网还是广告技术领域，Flink均展现出巨大潜力，是企业实时数据处理的理想选择。随着大数据需求增长，Flink将继续在数据处理领域发挥重要作用。
大数据实时计算产品的对比测评
在使用多种Flink实时计算产品后，我发现Flink凭借其流批一体的优势，在实时数据处理领域表现出色。它不仅支持复杂的窗口机制与事件时间处理，还具备高效的数据吞吐能力和精准的状态管理，确保数据处理既快又准。此外，Flink提供了多样化的编程接口和运维工具，简化了开发流程，但在界面友好度上还有提升空间。针对企业级应用，Flink展现了高可用性和安全性，不过价格因素可能影响小型企业的采纳决策。未来可进一步优化文档和自动化调优工具，以提升用户体验。
利用java8 的 CompletableFuture 优化 Flink 程序
本文探讨了Flink使用avatorscript脚本语言时遇到的性能瓶颈，并通过CompletableFuture优化代码，显著提升了Flink的QPS。文中详细介绍了avatorscript的使用方法，包括自定义函数、从Map中取值、使用Java工具类及AviatorScript函数等，帮助读者更好地理解和应用avatorscript。
大数据-158 Apache Kylin 安装配置详解 集群模式启动(二)
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大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
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大数据-148 Apache Kudu 从 Flink 下沉数据到 Kudu
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大数据-131 - Flink CEP 案例：检测交易活跃用户、超时未交付
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