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2017云栖大会圆满结束！云栖大会由阿里巴巴集团主办，已经成为全球云计算TOP级峰会，汇聚DT时代最强大脑，描绘云计算发展趋势和蓝图，展现云计算、大数据、人工智能蓬勃发展的技术生态全景。云栖社区福利大放送，本文整理了全年8场峰会的资料，约800份技术资料，等你来下载！
深入理解Flink Streaming SQL
序言
时效性提升数据的价值，所以Flink这样的流式(Streaming)计算系统应用得越来越广泛。
广大的普通用户决定一个产品的界面和接口。 ETL开发者需要简单而有效的开发工具，从而把更多时间花在理业务和对口径上。 &n
现代流式计算的基石：Google DataFlow
0. 引言
今天这篇继续讲流式计算。毫无疑问，Apache Flink 和 Apache Spark （Structured Streaming）现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢？Streaming Systems 这本书在分析 Fli...
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
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。
