Spark最佳实践-项目规范
前言
大数据开发的日常工作中，开发人员经常需要使用 Spark、Flink 等计算引擎作为工具来实现一些 业务逻辑 的计算。
以 Spark 为例，开发人员会使用 SparkSQL、DataFrame、RDD 等不同形式的API来实现业务需求。
Apache Flink中的广播状态实用指南
自版本1.5.0以来，ApacheFlink提供了一种新的状态类型，称为广播状态（Broadcast State）。在本文中，我们会解释什么是广播状态，并通过一个例子，演示如何将其应用于一个用来评估基于事件流的动态模式的应用程序。
实时计算Flink > 产品简介 > 服务介绍——法律说明
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Flink运行时之通信层API
上图中红框部分即为通信层API。
通信层API
通信层API介于任务执行与通信细节之间，主要用于对上层任务执行提供记录的读写服务同时屏蔽底层的通信细节。主要包括三个部件：将记录写入结果分区的写入器、将数据从输入网关中读出并反序列化为记录的读取器以及周旋在记录和二进制的Buffer数据之间对数据表示进行转换的序列化器。
数据仓库、数据湖、流批一体，终于有大神讲清楚了！
数据仓库，数据湖，包括Flink社区提的流批一体，它们到底能解决什么问题？今天将由阿里云研究员从解决业务问题出发，将问题抽丝剥茧，从技术维度娓娓道来：为什么你需要数据湖或者数据仓库解决方案？它的核心难点与核心问题在哪？如果想稳定落地，系统设计该怎么做？
What can be Streamed
What can be Streamed
Flink用于Java和Scala的DataStream APIs将允许传输他们可以序列化的任何内容。
Flink的序列化器用于：
简单类型：String，Long，integer，Boolean，Array
复合类型：Tuples，POJOs，Scala case classes
而Flink对于其他类型则回归于Kryo。
