# 实时计算 Flink版 #
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【赵渝强老师】大数据生态圈中的组件
本文介绍了大数据体系架构中的主要组件，包括Hadoop、Spark和Flink生态圈中的数据存储、计算和分析组件。数据存储组件包括HDFS、HBase、Hive和Kafka；计算组件包括MapReduce、Spark Core、Flink DataSet、Spark Streaming和Flink DataStream；分析组件包括Hive、Spark SQL和Flink SQL。文中还提供了相关组件的详细介绍和视频讲解。
【赵渝强老师】Docker三剑客
本文介绍了Docker容器中的三个重要工具：Docker Compose、Docker Machine 和 Docker Swarm。Docker Compose用于定义和运行多容器应用，通过YAML文件简化容器管理。Docker Machine支持远程主机上的Docker安装和管理，适用于跨平台使用。Docker Swarm则提供集群管理功能，实现负载均衡和故障迁移，适合大规模部署。文中还提供了相关示例和架构图，帮助读者更好地理解和使用这些工具。
【赵渝强老师】基于Flink的流批一体架构
本文介绍了Flink如何实现流批一体的系统架构，包括数据集成、数仓架构和数据湖的流批一体方案。Flink通过统一的开发规范和SQL支持，解决了传统架构中的多套技术栈、数据链路冗余和数据口径不一致等问题，提高了开发效率和数据一致性。
【赵渝强老师】Flink生态圈组件
Flink 是一个大数据计算引擎，支持批处理和流处理。其优势在于流处理引擎 DataStream。Flink 的生态圈分为三层：平台部署层、核心引擎层和 API&Library 层。平台部署层支持多种部署模式，核心引擎层负责任务执行，API&Library 层提供丰富的开发工具。
FlinkKafkaConsumer相同group.id多个任务消费kafka问题
当使用FlinkKafkaConsumer消费Kafka时，即使设置了相同的group.id，由于Flink内部管理partition的消费offset，两个程序仍能同时消费所有数据。这与KafkaConsumer不同，后者严格遵循消费组隔离原则，避免重复消费同一分区的数据。Flink为实现exactly-once语义，需要独立管理offset，这导致了上述现象。
【赵渝强老师】基于大数据组件的平台架构
本文介绍了大数据平台的总体架构及各层的功能。大数据平台架构分为五层：数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层。其中，大数据平台层为核心，负责数据的存储和计算，支持离线和实时数据处理。数据仓库层则基于大数据平台构建数据模型，应用层则利用这些模型实现具体的应用场景。文中还提供了Lambda和Kappa架构的视频讲解。
参与Flink社区活动，免费赢取FFA大会两日通票～
Flink Forward Asia 2024 将于 11 月 29-30 日在上海举行，庆祝 Apache Flink 诞生十周年。大会将回顾 Flink 的技术成就，展望未来十年的发展，并介绍 Flink 2.0 版本。通过三种参与方式，您有机会免费赢取大会两日通票和 Flink 专属周边。
大数据& AI 产品月刊【2024年10月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年10月】，涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0，以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理
本文介绍了如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0，以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理。主要内容包括安装Debezium、配置Kafka Connect、创建Flink任务以及启动任务的具体步骤，为构建实时数据管道提供了详细指导。
阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建，提供一站式实时大数据分析平台，支持端到端亚秒级实时数据分析，适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景，具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。
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