实时计算 Flink
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎，提高作业开发运维效率。
如何在 PyFlink 1.10 中自定义 Python UDF？
本篇从架构到 UDF 接口定义，再到具体的实例，向大家介绍了在 Apache Flink 1.10 发布之后，如何利用 PyFlink 进行业务开发。
如何在 PyFlink 1.10 中自定义 Python UDF？
本篇从架构到 UDF 接口定义，再到具体的实例，向大家介绍了在 Apache Flink 1.10 发布之后，如何利用 PyFlink 进行业务开发
Apache Flink CEP 实战
本文根据Apache Flink 实战&进阶篇系列直播课程整理而成，由哈啰出行大数据实时平台资深开发刘博分享。通过一些简单的实际例子，从概念原理，到如何使用，再到功能的扩展，希望能够给打算使用或者已经使用的同学一些帮助。
Flink Forward Asia 2019 - 总结和展望（附PPT下载链接）
11 月 28 - 30 日，北京迎来了入冬以来的第一场雪，2019 Flink Forward Asia（FFA）也在初雪的召唤下顺利拉开帷幕。尽管天气寒冷，FFA 实际到会人次超过 2000，同比去年增加近 100%。
Flink Forward Asia 2019 - 总结和展望（附PPT下载链接）
11 月 28 - 30 日，北京迎来了入冬以来的第一场雪，2019 Flink Forward Asia（FFA）也在初雪的召唤下顺利拉开帷幕。尽管天气寒冷，FFA 实际到会人次超过 2000，同比去年增加近 100%。
阿里重磅开源全球首个批流一体机器学习平台Alink，Blink功能已全部贡献至Flink
11月28日，Flink Forward Asia 2019 在北京国家会议中心召开，阿里在会上发布Flink 1.10版本功能前瞻，同时宣布基于Flink的机器学习算法平台Alink正式开源，这也是全球首个批流一体的算法平台，旨在降低算法开发门槛，帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。
阿里重磅开源全球首个批流一体机器学习平台Alink，Blink功能已全部贡献至Flink
11月28日，Flink Forward Asia 2019 在北京国家会议中心召开，阿里在会上发布Flink 1.10版本功能前瞻，同时宣布基于Flink的机器学习算法平台Alink正式开源，这也是全球首个批流一体的算法平台，旨在降低算法开发门槛，帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。
Flink 实战：如何解决生产环境中的技术难题？
Apache Flink 作为业界公认为最好的流计算引擎，不仅仅局限于做流处理，而是一套兼具流、批、机器学习等多种计算功能的大数据引擎，以其高吞吐低延时的优异实时计算能力、支持海量数据的亚秒级快速响应帮助企业和开发者实现数据算力升级，并成为阿里、腾讯、滴滴、美团、字节跳动、Netflix、Lyft 等国内外知名公司建设实时计算平台的首选。
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。
Flink 在人工智能领域的应用实践
Flink 机器学习进度几何？如何将 Flink 与 TensorFlow 等框架相结合？有哪些 Flink 在机器学习上的生产实践应用？为你呈现 Flink 机器学习的具体应用实践与最新技术落地案例。
Apache Flink 的迁移之路，2 年处理效果提升 5 倍
在 2017 年上半年以前，TalkingData 的 App Analytics 和 Game Analytics 两个产品，流式框架使用的是自研的 td-etl-framework。该框架降低了开发流式任务的复杂度，对于不同的任务只需要实现一个 changer 链即可，并且支持水平扩展，性能尚可，曾经可以满足业务需求。
基于 Flink 的实时数仓生产实践
数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环，也是大规模数据应用中必然面临的挑战。在智能商业中，数据的结果代表了用户反馈、获取数据的及时性尤为重要。快速获取数据反馈能够帮助公司更快地做出决策，更好地进行产品迭代，实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用。
Apache Flink 进阶（八）：详解 Metrics 原理与实战
Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是否异常等，开发人员无法实时查看所有的 Task 日志，比如作业很大或者有很多作业的情况下，该如何处理？此时 Metrics 可以很好的帮助开发人员了解作业的当前状况。
开源大数据生态下的 Flink 应用实践
11 月 28-30 日，Flink Forward Asia 邀请来自阿里巴巴、戴尔科技集团、英特尔、Cloudera、趣头条、百度、Stream Native 等不同方向的技术专家围绕 Apache Flink 核心大数据生态探讨当下大数据的发展趋势与未来动向，并展现相关技术在一线生产场景的优秀实践。
Flink State 有可能代替数据库吗？
State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据，部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据，这让业界不禁思考: State 和 Database 是何种关系？有没有可能用 State 来代替数据库呢？
Apache Flink 为什么能够成为新一代大数据计算引擎？
大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，Flink 的诞生为企业用户获得更为快速、准确的计算能力提供了前所未有的空间与潜力。作为公认的新一代大数据计算引擎，Flink 究竟以何魅力成为阿里、腾讯、滴滴、美团、字节跳动、Netflix、Lyft 等国内外知名公司建设流计算平台的首选？
趣头条基于 Flink 的实时平台建设实践
本文由趣头条实时平台负责人席建刚分享趣头条实时平台的建设，整理者叶里君。文章将从平台的架构、Flink 现状，Flink 应用以及未来计划四部分分享。
Apache Flink 的迁移之路，2 年处理效果提升 5 倍
在 2017 年上半年以前，TalkingData 的 App Analytics 和 Game Analytics 两个产品，流式框架使用的是自研的 td-etl-framework。该框架降低了开发流式任务的复杂度，对于不同的任务只需要实现一个 changer 链即可，并且支持水平扩展，性能尚可，曾经可以满足业务需求。
咱们从头到尾讲一次 Flink 网络流控和反压剖析
文章将从网络流控的概念与背景、TCP的流控机制、Flink TCP-based 反压机制（before V1.5）、Flink Credit-based 反压机制 （since V1.5）、总结与思考等几个方面进行分享。
Apache Flink 进阶（六）：Flink 作业执行深度解析
本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成，由 Apache Flink Contributor、网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享。主要分享内容为 Flink Job 执行作业的流程，文章将从两个方面进行分享：一是如何从 Program 到物理执行计划，二是生成物理执行计划后该如何调度和执行。
Ververica Platform-阿里巴巴全新Flink企业版揭秘
本文主要从Ververica由来开始谈起，着重讲了Ververica Platform的四个核心插件App Manager、Libra Service、Stream Ledger、Gemini，以及阿里巴巴实时计算云原生版本相关特性及典型应用场景。
深入了解 Flink 网络栈（二）：监控、指标和处理背压
在之前的文章中，我们从高级抽象到底层细节各个层面全面介绍了 Flink 网络栈的工作机制。作为这一系列的第二篇文章，本文将在第一篇的基础上更进一步，主要探讨如何监视与网络相关的指标，从而识别背压等因素带来的影响，或找出吞吐量和延迟的瓶颈所在。
日均百亿级日志处理：微博基于 Flink 的实时计算平台建设
传统基于 Hadoop 生态的离线数据存储计算方案已在业界形成统一的默契，但受制于离线计算的时效性制约，越来越多的数据应用场景已从离线转为实时。微博广告实时数据平台以此为背景进行设计与构建，目前该系统已支持日均处理日志数量超过百亿，接入产品线、业务日志类型若干。
Apache Flink 进阶（五）：数据类型和序列化
本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成，由 Apache Flink Contributor、360 数据开发高级工程师马庆祥老师分享。文章主要从如何为Flink量身定制的序列化框架、Flink序列化的最佳实践、Flink通信层的序列化以及问答环节四部分分享。
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。
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。
从 Storm 到 Flink，汽车之家基于 Flink 的实时 SQL 平台设计思路与实践
汽车之家的实时 SQL 平台设计思路与实践，主要从架构及设计思路、基于 Flink SQL 平台的实时数仓的实践及使用案例、后续规划。
Flink 实时写入数据到 ElasticSearch 性能调优
线上业务反应使用 Flink 消费上游 kafka topic 里的轨迹数据出现 backpressure，数据积压严重。单次 bulk 的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为 48。针对该问题，为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的 ES 集群。
Apache Flink 进阶（四）：Flink on Yarn/K8s 原理剖析及实践
本文主要介绍 Flink on Yarn/K8s 的原理及应用实践，文章将从 Flink 架构、Flink on Yarn 原理及实践、Flink on Kubernetes 原理剖析三部分内容进行分享并对 Flink on Yarn/Kubernetes 中存在的部分问题进行了解答。
Flink Kafka Connector 与 Exactly Once 剖析
Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器，它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer，除此之外 Flink Kafa Connector 基于 Flink Checkpoint 机制提供了完善的容错能力。
重磅揭晓！Flink Forward Asia 2019 议程完整出炉
60 年前，人工智能的诞生刷新了人类对技术的期待；过去 10 年，大数据、云计算等核心技术的发展，推动了整个社会的重构与革新；5 年时间，移动互联网从诞生到逐步实现万物互联，数据在现实中的边界正在不断被拓展；技术迭变的进程不断加快，新兴技术的涌现昼夜不停。
Flink SQL 系列 | 5 个 TableEnvironment 我该用哪个？
本文为 Flink SQL 系列文章的第二篇，前面对 Flink 1.9 Table 新架构及 Planner 的使用进行了详细说明，本文详细讲解 5 个 TableEnvironment 及其适用场景，并介绍 Flink 社区对 TableEnvironment 的未来规划。
如何构建批流一体数据融合平台的一致性语义保证？
本文根据陈肃老师在 Apache Kafka x Flink Meetup 深圳站的分享整理而成，文章首先将从数据融合角度，谈一下 DataPipeline 对批流一体架构的看法，以及如何设计和使用一个基础框架。其次，数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题。
阿里巴巴高级技术专家章剑锋：大数据发展的 8 个要点
章剑锋（简锋），开源界老兵，Apache Member，曾就职于 Hortonworks，目前在阿里巴巴计算平台事业部任高级技术专家，并同时担任 Apache Tez、Livy 、Zeppelin 三个开源项目的 PMC ，以及 Apache Pig 的 Committer。
Flink on YARN（下）：常见问题与排查思路
上篇分享了基于 FLIP-6 重构后的资源调度模型介绍 Flink on YARN 应用启动全流程，本文将根据社区大群反馈，解答客户端和 Flink Cluster 的常见问题，分享相关问题的排查思路。
Flink on YARN（上）：一张图轻松掌握基础架构与启动流程
本文基于FLIP-6重构后的资源调度模型介绍Flink on YARN应用启动全流程，解答客户端和Flink Cluster的常见问题，分享相关问题的排查思路。
基于Flink和规则引擎的实时风控解决方案
对一个互联网产品来说，典型的风控场景包括：注册风控、登陆风控、交易风控、活动风控等，而风控的最佳效果是防患于未然，所以事前事中和事后三种实现方案中，又以事前预警和事中控制最好。 这要求风控系统一定要有实时性。
Apache Flink 进阶（三）：Checkpoint 原理解析与应用实践
大家好，今天我将跟大家分享一下 Flink 里面的 Checkpoint，共分为四个部分。首先讲一下 Checkpoint 与 state 的关系，然后介绍什么是 state，第三部分介绍如何在 Flink 中使用state，第四部分则介绍 Checkpoint 的执行机制。
开篇 | 揭秘 Flink 1.9 新架构，Blink Planner 你会用了吗？
本文为 Apache Flink 新版本重大功能特性解读之 Flink SQL 系列文章的开篇，Flink SQL 系列文章由其核心贡献者们分享，涵盖基础知识、实践、调优、内部实现等各个方面，带你由浅入深地全面了解 Flink SQL。
实时计算Flink云原生版本正式发布
Why Flink on Kubernetes Apache Flink是Apache社区的顶级开源项目，主攻流计算领域，具备高吞吐，低延时的特点，在流计算领域已经取代了storm/spark streaming，成为了目前流式处理领域的最热门引擎。
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。
Apache Flink 进阶（一）：Runtime 核心机制剖析
Flink 的整体架构如图 1 所示。Flink 是可以运行在多种不同的环境中的，例如，它可以通过单进程多线程的方式直接运行，从而提供调试的能力。它也可以运行在 Yarn 或者 K8S 这种资源管理系统上面，也可以在各种云环境中执行。
回顾 | Apache Flink Meetup ·上海站（附PPT下载链接）
9 月 7 日，Apache Flink Meetup 上海站，上海的同学再次演绎了站无虚席的爆满场面。现场来自阿里巴巴、intel、趣头条的技术专家们分享了 Zeppelin 中玩转 Flink 与 Hive、趣头条的应用实践、Flink 性能优化、TensorFlow 与 Flink 的应用实践等众多干货内容，并有 Demo 演示环节。
Apache Flink 在同程艺龙实时计算平台的研发与应用实践
本文主要介绍 Apache Flink 在同程艺龙的应用实践，从当前同程艺龙实时计算平台现状、建设过程、易用性提升、稳定性优化四方面分享了同城艺龙实时计算平台的建设经验，供大家参考。
如果你也想做实时数仓…
数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务，数据仓库的建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。
Apache Flink 进阶（一）：Runtime 核心机制剖析
本文主要介绍 Flink Runtime 的作业执行的核心机制。首先介绍 Flink Runtime 的整体架构以及 Job 的基本执行流程，然后介绍在这个过程，Flink 是怎么进行资源管理、作业调度以及错误恢复的。最后，本文还将简要介绍 Flink Runtime 层当前正在进行的一些工作。
实时计算Flink on Kubernetes产品模式介绍
Flink产品介绍 目前实时计算的产品已经有两种模式，即共享模式和独享模式。这两种模式都是全托管方式，这种托管方式下用户不需要关心整个集群的运维。其次，共享模式和独享模式使用的都是Blink引擎。这两种模式为用户提供的主要功能也类似， 都提供开发控制台； 开发使用的都是Blink SQL，其中独享模式由于进入了用户的VPC，部署在用户的ECS上，因此可以使用很多底层的API，如UDX； 都提供一套的开箱即用的metric收集、展示功能； 都提供作业监控和报警功能。
