《Kafka Stream》调研：一种轻量级流计算模式
流计算，已经有Storm、Spark，Samza，包括最近新起的Flink，Kafka为什么再自己做一套流计算呢？Kafka Stream 与这些框架比有什么优势？Samza、Consumer Group已经包装了Kafka轻量级的消费功能，难道不够吗？
花了一些时间阅读[docs](http
Flink技术源码解析（一）：Flink概述与源码研读准备
一、前言
Apache Flink作为一款高吞吐量、低延迟的针对流数据和批数据的分布式实时处理引擎，是当前实时处理领域的一颗炙手可热的新星。关于Flink与其它主流实时大数据处理引擎Storm、Spark Streaming的不同与优势，可参考https://blog.csdn.net/cm_chenmin/article/details/53072498。
出于技术人对技术本能的好奇与冲动，
数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
深入理解Flink Streaming SQL
序言
时效性提升数据的价值，所以Flink这样的流式(Streaming)计算系统应用得越来越广泛。
广大的普通用户决定一个产品的界面和接口。 ETL开发者需要简单而有效的开发工具，从而把更多时间花在理业务和对口径上。 &n
独家专访阿里集团副总裁贾扬清：我为什么选择加入阿里巴巴？
在这次访谈中，贾扬清向我们透露了他加入阿里的原因，并对他目前在阿里主要负责的工作做了详细说明，他不仅回顾了过去 6 年 AI 框架领域发生的变化，也分享了自己对于 AI 领域现状的观察和对未来发展的思考。结合自己的经验，贾扬清也给出了一些针对 AI 方向选择和个人职业发展的建议，对于 AI 从业者来
