阿里云ACP级认证考试心得+过关经验
正在准备阿里云ACP级认证考试的童鞋福利来啦！经过小编的软磨硬泡，终于从高分通过ACP云计算专业认证及大数据专业认证的大牛同事那里要来了考试心得+经验分享，直接看吧~
Flink 原理与实现：Window 机制
Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。而窗口（window）就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。Flink 提供了非常完善的窗口机制，这是我认为的 Flink 最大的亮点之一（其他的亮点包括消息乱序处理，和 checkpoint 机制）。本文我们将介绍流式处理中的窗口概念，介绍 F
WebIDE 使用指南
背景
为了解决函数计算本地环境差异和配置繁琐的问题，在此背景下，就有了我们的 WebIDE 产品，WebIDE 能让函数的开发、测试和部署更加流畅，进一步降低了函数计算的学习成本和进一步缩短了函数的开发周期。
Apache Flink 漫谈系列(03) - Watermark
实际问题（乱序）
在介绍Watermark相关内容之前我们先抛出一个具体的问题，在实际的流式计算中数据到来的顺序对计算结果的正确性有至关重要的影响，比如：某数据源中的某些数据由于某种原因(如：网络原因，外部存储自身原因)会有5秒的延时，也就是在实际时间的第1秒产生的数据有可能在第5秒中产生的数据之后到来(比如到Window处理节点).选具体某个delay的元素来说，假设在一个5秒的Tumble窗口(详见Window介绍章节)，有一个EventTime是 11秒的数据，在第16秒时候到来了。