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
海量数据实时计算利器Tec
引子
在刚刚过去的2015年双11大促中，搜索事业部的实时计算和在线学习系统Pora经受住了前所未有的双11巨量用户行为消息的冲击，在流入实时消息量持续超过300w/s，甚至峰值飙升至501w/s的压力下始终保持了端到端秒级实时效果，助力相关的搜索和推荐实时业务取得了很好的效果。
Pora如何能
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
广告场景下的实时计算
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
广告场景的综述，[计算广告与流处理技术综述](https://yq.aliyun.com/articles/691816)：
在线流量反作弊、在线计费、在线反馈、在线索引、在线广告链接检测等
其中涉及的主要实时处理环节：
实时数据统计.
开源SQL-on-Hadoop系统一览
查询分析是大数据要解决的核心问题之一，而SQL作为查询分析中使用最简单、最广泛的的语言之一，必然而然的催生了许多支持在Hadoop上使用SQL的系统，这就是所谓的SQL-on-Hadoop系统，其中大众熟知的Hive就是最早的SQL-on-Hadoop系统。
