如何正确使用 Flink Connector？
本文主要分享 Flink connector 相关内容，分为以下三个部分的内容：第一部分会首先介绍一下 Flink Connector 有哪些。第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的 kafka connector 的基本的原理以及使用方法。第三部分答疑，对社区反馈的问题进行答疑。
Apache Flink 漫谈系列(02) - 概述
Apache Flink 的命脉
"命脉" 即生命与血脉，常喻极为重要的事物。系列的首篇，首篇的首段不聊Apache Flink的历史，不聊Apache Flink的架构，不聊Apache Flink的功能特性，我们用一句话聊聊什么是 Apache Flink 的命脉？我的答案是：Apache Flink 是以"批是流的特例"的认知进行系统设计的。
【译】用SQL统一所有：一种有效的、语法惯用的流和表管理方法
现在还没有一个统一的流式SQL语法标准，各家都在做自己的。本文在一些业界应用的基础上提出了一个统一SQL语法的建议。Spark同样存在这个问题，社区版本在流式SQL上迟迟没有动作。EMR Spark在今年上半年提供了自己设计版本的流式SQL支持，也会在后续的更新中吸收和支持这些优秀的设计建议。
Flink最佳实践（二）Flink流式计算系统
前言
在 Flink最佳实践（一）流式计算系统概述 中，我们详细讨论了流式计算系统中 时域、窗口、时间推理与正确性工具 等概念。
本文将以这些概念为基础，逐一介绍 Flink 的 发展背景、核心概念、时间推理与正确性工具、安装部署、客户端操作、编程API 等内容，让开发人员对 Flink 有较为全面的认识并拥有一些基础操作与编程能力。
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。