如何构建批流一体数据融合平台的一致性语义保证？
本文根据陈肃老师在 Apache Kafka x Flink Meetup 深圳站的分享整理而成，文章首先将从数据融合角度，谈一下 DataPipeline 对批流一体架构的看法，以及如何设计和使用一个基础框架。其次，数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题。
Flink1.4 用于外部数据访问的异步IO
原文来源：Flink1.4 用于外部数据访问的异步IO
1. 异步IO操作的必要性
当与外部系统交互时（例如，使用存储在数据库中数据丰富流事件），需要注意与外部系统的通信延迟并不决定流应用程序的整体工作。
Flink State 有可能代替数据库吗？
State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据，部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据，这让业界不禁思考: State 和 Database 是何种关系？有没有可能用 State 来代替数据库呢？
Flink落HDFS数据按事件时间分区解决方案
0x1 摘要
Hive离线数仓中为了查询分析方便，几乎所有表都会划分分区，最为常见的是按天分区，Flink通过以下配置把数据写入HDFS，
BucketingSink<Object> sink = new BucketingSink<>(path);
//通过这样的方式来实现数据跨天分区
sink.
