# 实时计算 Flink版 #
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Java工程师该如何编写高效代码？| 12月18号云栖号夜读
今天的首篇文章，讲述了：世界上只有两种物质：高效率和低效率；世界上只有两种人：高效率的人和低效率的人。——萧伯纳。同理，世界上只有两种代码：高效代码和低效代码；世界上只有两种人：编写高效代码的人和编写低效代码的人。
Apache Flink 漫谈系列(04) - State
实际问题
在流计算场景中，数据会源源不断的流入Apache Flink系统，每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。如果我们想进行一个Count聚合计算，那么每次触发计算是将历史上所有流入的数据重新新计算一次，还是每次计算都是在上一次计算结果之上进行增量计算呢？答案是肯定的，Apache Flink是基于上一次的计算结果进行增量计算的。
阿里巴巴大数据技术关键进展及展望
2019杭州云栖大会大数据技术专场，由阿里云通用计算平台负责人关涛带来以 “阿里巴巴大数据技术关键进展及展望” 为主题的演讲。本文首先讲解了从阿里巴巴的角度看待大数据领域的客户价值迁移，概览了核心技术的发展点，最后针对如何构建智能化大数据平台的相关工作进行了介绍，从引擎优化到 “自动驾驶”，并列举了几个典型案例。
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Flink最佳实践（二）Flink流式计算系统
前言
在 Flink最佳实践（一）流式计算系统概述 中，我们详细讨论了流式计算系统中 时域、窗口、时间推理与正确性工具 等概念。
本文将以这些概念为基础，逐一介绍 Flink 的 发展背景、核心概念、时间推理与正确性工具、安装部署、客户端操作、编程API 等内容，让开发人员对 Flink 有较为全面的认识并拥有一些基础操作与编程能力。
Flink SQL 功能解密系列 —— 数据去重的技巧和思考
去重逻辑在业务处理中使用广泛，大致可以分两类：DISTINCT去重和FIRST_VALUE主键去重，两者的区别是DISTINCT去重是对整行数据进行去重，比如tt里面数据可能会有重复，我们要去掉重复的数据；FIRST_VALUE是根据主键进行去重，可以看成是一种业务层面的去重，但是真实的业务场景使用也很普遍，比如一个用户有多次点击，业务上只需要取第一条。
使用 Kafka 和 Flink 构建实时数据处理系统
引言
在很多领域，如股市走向分析, 气象数据测控，网站用户行为分析等，由于数据产生快，实时性强，数据量大，所以很难统一采集并入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需要。流计算的出现，就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题。
阿里巴巴飞天大数据架构体系与Hadoop生态系统
先说Hadoop
什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源、高可靠、可扩展的分布式大数据计算框架系统，主要用来解决海量数据的存储、分析、分布式资源调度等。Hadoop最大的优点就是能够提供并行计算，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
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阿里2018成绩单出炉；达摩院发布十大科技趋势；Fusion Desgin 正式开源 | 周博通
伴着似乎刮不完的西北风，“小寒”在前两天悄悄来临了。“小寒鱼塘冰封严，大雪纷飞不稀罕”，作为冬天的第五个节气，“小寒”标志着一年中最冷的日子拉开序幕。小伙伴们记得添衣加裳，适当喝水多锻炼哦。
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