# 实时计算 Flink版 #
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基于 Tracing 数据的拓扑关系生成原理
背景
随着互联网架构的流行，越来越多的系统开始走向分布式化、微服务化。如何快速发现和定位分布式系统下的各类性能瓶颈成为了摆在开发者面前的难题。借助分布式追踪系统的调用链路还原能力，开发者可以完整地了解一次请求的执行过程和详细信息。
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Jstorm到Flink 在今日头条的迁移实践
作者r:张光辉
导读t:本文将为大家展示字节跳动公司怎么把Storm从J storm迁移到Flink的整个过程以及后续的计划。你可以借此了解字节跳动公司引入Flink的背景以及Flink集群的构建过程。字节跳动公司是如何兼容以前的Jstorm作业以及基于Flink做一个任务管理平台的呢？本文将一一为你揭开这些神秘的面纱。
本文内容如下：
- 引入Flink的背景
- Flink集群
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Flink SQL 如何实现数据流的 Join？
Join 的实现依赖于缓存整个数据集，而 Streaming SQL Join 的对象却是无限的数据流，内存压力和计算效率在长期运行来说都是不可避免的问题。下文将结合 SQL 的发展解析 Flink SQL 是如何解决这些问题并实现两个数据流的 Join。
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一个系统，搞定闲鱼服务端复杂问题告警-定位-快速处理
服务端问题排查对开发而言是家常便饭，问题并不可怕但要花大量时间去处理；另一方面故障的快速解决至关重要。目前问题排查最大的障碍是什么呢？1、大量的告警信息；2、链路的复杂性；3、排查过程繁复；4、依赖经验。实际工作中的排查思路并非无迹可寻，排查思路和手段可以沉淀出一套经验模型。
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Flink之CEP案例分析-网络攻击检测
上一篇我们介绍了Flink CEP的API，这一篇我们将以结合一个案例来练习使用CEP的API编写应用程序，以强化对API的理解。所选取的案例是对网络遭受的潜在攻击进行检测并给出告警。当下互联网安全形势仍然严峻，网络攻击屡见不鲜且花样众多，这里我们以DDOS（分布式拒绝服务攻击）产生的流入流量来作为遭受攻击的判断依据。
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