# 实时计算 Flink版 #
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日志服务（原SLS）2017-12 月功能发布
日志服务12月功能已上线，包括美东Region、嵌入式客户端（C-Producer）、Flink Connector、 CLI、API网关打通、告警优化、控制台快速分析等功能，欢迎试用
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Flink——基本概念
产品模型
项目空间（Project）
项目空间是实时计算 Flink最基本的业务组织单元，是您管理集群、作业、资源、人员的基本单元。您可以选择创建项目，也可以用子账号身份加入其它Project中。实时计算的项目空间，通过阿里云RAM主子账号支持多人协作。
Apache Flink 进阶入门（二）：Time 深度解析
Flink 的 API 大体上可以划分为三个层次：处于最底层的 ProcessFunction、中间一层的 DataStream API 和最上层的 SQL/Table API，这三层中的每一层都非常依赖于时间属性。
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专访阿里王峰：Hadoop生态下一代计算引擎-streaming和batch的统一
Hadoop于2006年1月28日诞生，至今已有10年，它改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，加速了大数据的发展，形成了自己的极其火爆的技术生态圈，并受到非常广泛的应用。在2016年Hadoop十岁生日之际，InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章，为大家梳理Hadoop这十年的变化
Structured Streaming VS Flink
Flink是标准的实时处理引擎，而且Spark的两个模块Spark Streaming和Structured Streaming都是基于微批处理的，不过现在Spark Streaming已经非常稳定基本都没有更新了，然后重点移到spark sql和structured Streaming了。
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