# 实时计算 Flink版 #
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年度回顾 | 2019 年的 Apache Flink（文末有福利）
2019 年即将落下帷幕，这一年对于 Apache Flink 来说是非常精彩的一年，里程碑式的一年。随着这一年在邮件列表发送了超过 1 万封邮件，JIRA 中超过 4 千个 tickets，以及 GitHub 上超过 3 千个 PR，Apache Flink 迎来了快速的发展。
如何分析及处理 Flink 反压？
反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。
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实时计算Flink——基本概念
产品模型
项目空间（Project）
项目空间是实时计算 Flink最基本的业务组织单元，是您管理集群、作业、资源、人员的基本单元。您可以选择创建项目，也可以用子账号身份加入其它Project中。实时计算的项目空间，通过阿里云RAM主子账号支持多人协作。
计算广告与流处理技术综述
案例与解决方案汇总页：阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总
1.计算广告背景
广告仍然是互联网公司的主要变现手段，其市场规模2017年已达3000亿元，据统计全球互联网市值前十的公司广告收入占比高达40%，可见其重要性。
Apache Flink 进阶（八）：详解 Metrics 原理与实战
Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是否异常等，开发人员无法实时查看所有的 Task 日志，比如作业很大或者有很多作业的情况下，该如何处理？此时 Metrics 可以很好的帮助开发人员了解作业的当前状况。
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大数据分析的下一代架构--IOTA
IOTA是什么？你是否为下一代大数据架构做好准备？
经过这么多年的发展，已经从大数据1.0的BI/Datawarehouse时代，经过大数据2.0的Web/APP过渡，进入到了IOT的大数据3.0时代，而随之而来的是数据架构的变化。
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