# 实时计算 Flink版 #
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实时计算系列-----第一话：前言
本文主要分享实时计算与数仓的实践经验，涵盖架构设计、流程思路及问题处理，强调根据业务需求灵活选择技术方案，避免过度依赖固定技术栈，注重资源、时间与业务的平衡，提升实际应用效率。
淘宝闪购基于Flink&Paimon的Lakehouse生产实践：从实时数仓到湖仓一体化的演进之路
本文整理自淘宝闪购（饿了么）大数据架构师王沛斌在 Flink Forward Asia 2025 上海站的分享，深度解析其基于 Apache Flink 与 Paimon 的 Lakehouse 架构演进与落地实践，涵盖实时数仓发展、技术选型、平台建设及未来展望。
抖音基于 Flink 的 DataOps 能力实践
抖音基于Flink构建实时数据仓库，面临高时效性带来的挑战，通过DataOps方法论提升数据开发效率与运维稳定性。围绕“人+流程+工具”，实现需求、开发、测试、部署与运维的全链路管理，事故率下降60%，交付周期缩短20%。未来将推进自动化部署、资产化交付与一体化容灾，进一步优化实时数据研发效能。
抖音基于Flink的DataOps能力实践
本文整理自抖音集团数据工程师黄鑫在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕抖音实时数据研发的现状与挑战、DataOps能力建设及未来规划展开，涵盖需求管理、开发测试、发布运维等全流程实践，旨在提升数据质量与开发效率，实现高效稳定的数据交付。
Apache Flink错误处理实战手册：2年生产环境调试经验总结
本文由 Ververica 客户成功经理 Naci Simsek 撰写，基于其在多个行业 Flink 项目中的实战经验，总结了 Apache Flink 生产环境中常见的三大典型问题及其解决方案。内容涵盖 Kafka 连接器迁移导致的状态管理问题、任务槽负载不均问题以及 Kryo 序列化引发的性能陷阱，旨在帮助企业开发者避免常见误区，提升实时流处理系统的稳定性与性能。
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
阿里云实时计算Flink团队，全球领先的流计算引擎缔造者，支撑双11万亿级数据处理，推动Apache Flink技术发展。现招募Flink执行引擎、存储引擎、数据通道、平台管控及产品经理人才，地点覆盖北京、杭州、上海。技术深度参与开源核心，打造企业级实时计算解决方案，助力全球企业实现毫秒洞察。
Lazada 如何用实时计算 Flink + Hologres 构建实时商品选品平台
本文整理自 Lazada Group EVP 及供应链技术负责人陈立群在 Flink Forward Asia 2025 新加坡实时分析专场的分享。作为东南亚领先的电商平台，Lazada 面临在六国管理数十亿商品 SKU 的挑战。为实现毫秒级数据驱动决策，Lazada 基于阿里云实时计算 Flink 和 Hologres 打造端到端实时商品选品平台，支撑日常运营与大促期间分钟级响应。本文深入解析该平台如何通过流式处理与实时分析技术重构电商数据架构，实现从“事后分析”到“事中调控”的跃迁。
对话王峰：Apache Flink 在 AI 时代的“剑锋”所向
Flink 2.0 架构升级实现存算分离，迈向彻底云原生化，支持更大规模状态管理、提升资源效率、增强容灾能力。通过流批一体与 AI 场景融合，推动实时计算向智能化演进。生态项目如 Paimon、Fluss 和 Flink CDC 构建湖流一体架构，实现分钟级时效性与低成本平衡。未来，Flink 将深化 AI Agents 框架，引领事件驱动的智能数据处理新方向。
Flink 2.1 SQL：解锁实时数据与AI集成，实现可扩展流处理
本文整理自阿里云的高级技术专家、Apache Flink PMC 成员李麟老师在 Flink Forward Asia 2025 新加坡[1]站 —— 实时 AI 专场中的分享。将带来关于 Flink 2.1 版本中 SQL 在实时数据处理和 AI 方面进展的话题。
[VLDB 2025]面向Flink集群巡检的交叉对比学习异常检测
阿里云与华东师范大学合作论文《Noise Matters: Cross Contrastive Learning for Flink Anomaly Detection》被VLDB 2025接收。该研究聚焦Flink集群热点机器异常检测，提出跨对比学习方法，结合先验知识优化模型训练，有效应对噪声数据干扰，提升检测准确率。该技术已应用于Flink集群智能巡检系统，助力运维风险预警。
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