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重磅干货不容错过！2017云栖大会汇总资料，速来领取！
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！
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终于等到你！阿里正式向 Apache Flink 贡献 Blink 源码
如同我们去年12月在 Flink Forward China 峰会所约，阿里巴巴内部 Flink 版本 Blink 将于 2019 年 1 月底正式开源。今天，我们终于等到了这一刻。
数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
搜索双链路实时计算体系@双11实战
该文章来自阿里巴巴技术协会（ATA）精选集
0. 前言
何为双链路实时计算体系？微观实时计算链路
a) 最细粒度商品/店铺/用户数据的实时
b) 底层模型的实时宏观实时计算链路
相比微观实时，宏观实时的对象粒度更粗，更上层
a) 以实时效果为目标，基于bandit learning的实
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Flink 原理与实现：理解 Flink 中的计算资源
本文所讨论的计算资源是指用来执行 Task 的资源，是一个逻辑概念。本文会介绍 Flink 计算资源相关的一些核心概念，如：Slot、SlotSharingGroup、CoLocationGroup、Chain等。并会着重讨论 Flink 如何对计算资源进行管理和隔离，如何将计算资源利用率最大化等等。理解 Flink 中的计算资源对于理解 Job 如何在集群中运行的有很大的帮助，也有利于我们更透彻
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Flink Table/SQL API 规划 —— Dynamic Table
动态表直观上看是一个类似于数据库中的`Materialized View`概念。动态表随着时间改变；类似静态的batch table一样可以用标准SQL进行查询然后一个新的动态表；可以和流无损地互相转换(对偶的)。
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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
【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。
使用 Kafka 和 Flink 构建实时数据处理系统
引言
在很多领域，如股市走向分析, 气象数据测控，网站用户行为分析等，由于数据产生快，实时性强，数据量大，所以很难统一采集并入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需要。流计算的出现，就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题。
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