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日均处理万亿数据！Flink在快手的应用实践与技术演进之路

本次的分享包括以下三个部分： 1. 介绍 Flink 在快手的应用场景以及目前规模； 2. 介绍 Flink 在落地过程的技术演进过程； 3. 讨论 Flink 在快手的未来计划。

Apache Flink 1.9.0 为什么将支持 Python API ？

众所周知，Apache Flink（以下简称 Flink）的 Runtime 是用 Java 编写的，而即将发布的 Apache Flink 1.9.0 版本则会开启新的 ML 接口和新的 flink-python 模块，Flink 为什么要增加对 Python 的支持，想必大家一定好奇。

首届！Apache Flink 极客挑战赛强势来袭，重磅奖项等你拿，快来组队报名啦

首届 Apache Flink 极客挑战赛发布，聚焦机器学习与计算性能两大热门赛题，提供 Apache Flink 强大的大数据计算平台与 Intel Analytics Zoo 深度学习计算平台，帮助参赛队伍实现机器学习的实践应用，完成计算性能的优化挑战。

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

Flink SQL 功能解密系列 —— 流式 TopN 挑战与实现

TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能，主要用来实时计算排行榜。流式的 TopN 不同于批处理的 TopN，它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标（如出现次数）计算 TopN 排行榜，然后当排行榜发生变化时，发出更新后的排行榜。

实时计算 Flink SQL 核心功能解密

Flink SQL 是于2017年7月开始面向集团开放流计算服务的。虽然是一个非常年轻的产品，但是到双11期间已经支撑了数千个作业，在双11期间，Blink 作业的处理峰值达到了5+亿每秒，而其中仅 Flink SQL 作业的处理总峰值就达到了3亿/秒。

Flink SQL 功能解密系列 —— 阿里云流计算/Blink支持的connectors

Connector 是连接外部数据和blink计算框架的桥梁，也是流计算的入口和出口。目前，blink支持了集团内部绝大多数的上下游（如下图)，详细的接入方法可以见官方文档，本文主要阐述connector设计和使用上需要注意的问题。

Flink SQL 功能解密系列 —— 流计算“撤回(Retraction)”案例分析

通俗讲retract就是传统数据里面的更新操作，也就是说retract是流式计算场景下对数据更新的处理方式。

Flink SQL 功能解密系列 —— 维表 JOIN 与异步优化

流计算中一个常见的需求就是为数据流补齐字段。因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全。比如采集到的交易日志中只记录了商品 id，但是在做业务时需要根据店铺维度或者行业纬度进行聚合，这就需要先将交易日志与商品维表进行关联，补全所需的维度信息。

Flink SQL 功能解密系列 -- Aysnc I/O

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。

分布式Snapshot和Flink Checkpointing简介

最近在学习Flink的Fault Tolerance，了解到Flink在Chandy Lamport Algorithm的基础上扩展实现了一套分布式Checkpointing机制，这个机制在论文"Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflows"中进行了详尽的描述。

【对话科技】Flink技术介绍和新功能展望

2017年6月22号，由“京城学堂”和阿里巴巴集团技术发展部主办的“对话科技”系列讲座邀请到了Apache Flink项目的PMC成员，来自德国DataArtisans公司的Till Rohrmann，在北京阿里中心为关注实时计算技术的阿里同学做了一场关于Apache Flink技术发展的精彩分享。

Flink SQL 功能解密系列 —— 解决热点问题的大杀器MiniBatch

在Blink的流式任务中，State相关的操作通常都会成为整个任务的性能瓶颈。实时计算部-查询和优化团队开发了MiniBatch功能，大幅降低了State操作的开销，在今年的双11中，几乎所有适用的任务都启用了MiniBatch功能。

权威详解 | 阿里新一代实时计算引擎 Blink，每秒支持数十亿次计算

阿里巴巴需要研发世界级一流的流式计算引擎，实时处理海量数据，提供在线统计、学习和预测能力，不仅支持阿里巴巴自己的核心电商场景，同时也能通过阿里云向外部中小企业提供流式计算服务，输出实时计算能力，这就是我今天要分享的最新一代阿里巴巴实时计算引擎Blink。

流计算精品翻译: The Dataflow Model

我们提出了Dataflow模型，并详细地阐述了它的语义，设计的核心原则，以及在实践开发过程中对模型的检验。