# 实时计算 Flink版 #
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规模、性能、弹性全面升级，让天下没有难用的 K8s
9月26日云栖大会容器专场，在《拐点已至，云原生引领数字化转型升级》的演讲中，容器服务开发负责人汤志敏表示：“阿里云容器服务已经拥有国内最大规模的公共云容器集群，据各大国际评测机构显示，其市场份额和产品综合能力中国内第一。
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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实时计算如何帮助淘宝实现在线「实时选品」？
随着淘宝内容化的深入发展，实时选品的需求越来越强烈。对于某些实时性要求较高的产品(SPU)而言，运营小二希望自己圈定产品池可以当天实时生效，以供创作者写文章使用。该需求对选品的实时性要求较高，比较适合流式计算的特点。因此，本文采用Blink实时流计算技术来实现该功能，实际应用中取得较好效果。
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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。
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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StreamingPro支持Flink的流式计算了
有的时候我们只要按条处理，追求实时性而非吞吐量的时候，类似Storm的模式就比较好了。Spark 在流式处理一直缺乏改进，而Flink在流式方面做得很棒，两者高层的API也是互相借鉴，容易形成统一的感官，所以决定让StreamingPro适配Flink,让其作为StreamingPro底层的流式引擎。
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Flink 生态：一个案例快速上手 PyFlink
Flink 从 1.9.0 版本开始增加了对 Python 的支持（PyFlink），在刚刚发布的 Flink 1.10 中，PyFlink 添加了对 Python UDFs 的支持，现在可以在 Table API/SQL 中注册并使用自定义函数。
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