实时计算Flink > 快速入门 —— 步骤二：注册上下游存储
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注册上下游存储操作步骤如下。
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创建DataHub源表
为简化问题，我们将源源不断的数据抽象简化为如下二维表。
双管齐下，MaxCompute数据上云与生态
在票选最美云上大数据暨大数据技术峰会上，来自飞天一部的朋春从MaxCompute提供的离线、实时数据通道入手，延伸到DTS、Logstash、DataX等官方/开源软件，向大家介绍如何从数据库、本地文件等多种存储向MaxCompute导入数据，分享最后还介绍了如何在Python和R语言中使用MaxCompute。
实时计算与SparkSteaming的对比
本文由阿里巴巴龙青云带来以“实时计算与SparkSteaming的对比”为题的演讲。首先对实时计算和产品模式进行概述。然后介绍了什么是Flink以及它的架构图、编程模型、计算模型和容错机制。接着阐述了Spark Streaming与实时计算的对比涉及生态集成对比、API对比、数据处理模式对比、时间机制对比以及容错机制对比五个方面。最后讲解了如何使用阿里云实时计算以及实时计算的使用限制。
实时计算案例：杭州企鹅科技
公司依托领先的物联网技术，瞄准线下消费升级和差异化趋势，利用智慧物联技术连接并赋能线下商用设备实现商户的智能化管理，降低运维成本、提高收益；同时，为用户提供基于LBS定位的物联自助智能体验服务，满足用户体验的智能化，个性化需求。
Canal监听MySQL Binarylog消费实践
在MySQL作为如今最为主流使用的数据库背景下，除了常规的数据存储使用场景，还存在大量的使用需求，如：数据自动同步，数据更新监听等场景。由于数据库层面的增量数据变动无法依靠应用服务层面进行有效感知，因此，还是需要从数据库自身提供的机制入手进行实现处理。下面为将展示关于如何借助Canal实践解决场景的几个业务场景问题
【MaxCompute 常见问题】 工具及下载
MaxCompute 提供了三种数据上传下载的通道：
DataHub 实时数据通道：包含的工具有 OGG 插件、Flume 插件、LogStash 插件和 Fluentd 插件。
Tunnel 批量数据通道：包含的工具有 MaxCompute 客户端、DataWorks、DTS、Sqoop、Kettle 插件以及 MMA 迁移工具。
Streaming Tunnel 流式数据写入通道：支持实时计算 Flink、数据通道 DataHub、数据传输服务DTS、实时数据同步、Kafka 消息系统。
