实时计算 Flink

为了让大家更方便地上手、更便捷地学习，小松鼠将社区已有的各方面学习资源都帮你总结好啦！

bilibili 万亿级传输分发架构的落地，以及 AI 领域如何基于 Flink 打造一套完善的预处理实时 Pipeline。

本文将介绍如何将 MySQL 中的数据，通过 Binlog + Canal 的形式导入到 Kafka 中，继而被 Flink 消费的案例。

Python 自定义函数是 PyFlink Table API 中最重要的功能之一，其允许用户在 PyFlink Table API 中使用 Python 语言开发的自定义函数，极大地拓宽了 Python Table API 的使用范围。

微博通过将 Flink 实时流计算框架跟业务场景相结合，在平台化、服务化方面做了很大的工作，在开发效率、稳定性方面也做了很多优化。我们通过模块化设计和平台化开发，提高开发效率。

本文介绍了百信银行实时计算平台的建设情况，实时数据湖构建在 Hudi 上的方案和实践方法，以及实时计算平台集成 Hudi 和使用 Hudi 的方式。

Zeppelin 如何实现并使用 Yarn Application 模式。

《实时数仓入门训练营》，理论与实践的摩擦，概念与案例的碰撞，从 0 到1 快速上手，让自己技能加点，速来报名！

Flink 1.13 版本新功能的深入解读+Flink 在互娱行业典型实践应用。

以 Flink 1.12 为例，介绍如何使用 Python 语言，通过 PyFlink API 来开发 Flink 作业。

Flink 在唯品会的容器化实践应用以及产品化经验。

贝壳找房在实时计算之路上的平台建设以及实时数仓应用。

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可变数据的处理一直以来都是大数据系统，尤其是实时系统的一大难点。在调研多种方案后，我们选择了 CDC to Hudi 的数据摄入方案，目前在生产环境可实现分钟级的数据实时性，希望本文所述对大家的生产实践有所启发。

本文由 T3 出行大数据平台负责人杨华和资深大数据平台开发工程师王祥虎介绍 Flink、Kylin 和 Hudi 湖仓一体的大数据生态体系以及在 T3 的相关应用场景。

数据接入与传输作为打通数据系统与业务系统的一道桥梁，是数据系统与架构中不可或缺的一个重要部分。数据传输系统稳定性和准确性，直接影响整个数据系统服务的 SLA 和质量。此外如何提升系统的易用性，保证监控服务并降低系统维护成本，优雅应对灾难等问题也十分重要。

本文由知乎技术平台负责人孙晓光分享，主要介绍知乎 Flink 数据集成平台建设实践。内容如下： 1. 业务场景 ； 2. 历史设计 ； 3. 全面转向 Flink 后的设计 ； 4. 未来 Flink 应用场景的规划。

“实时计算”不再只是未来趋势，它已经融入到企业生产的各个环节之中。一线开发同学如何掌握大数据极致算力应用，企业如何全面提升数据服务能力？

BTC.com 团队在实时 OLAP 方面的技术演进过程及生产优化实践。

本篇文章将从实时计算 Flink 版产品功能、产品架构、产品模式、产品优势、产品应用场景等全面呈现，同时还汇总了实时计算 Flink 版学习资料！更有特惠独享活动限时参与！

本文由同城艺龙大数据开发工程师张军分享，主要介绍同城艺龙 Flink 集成 Iceberg 的生产实践。

关于Flink Connector的详解，本文将通过四部分展开介绍：1. 连接器；2. Source API；3. Sink API；4. Collector的未来发展。

Apache Flink x Iceberg Meetup 上海站

本文由腾讯游戏增值服务部数据中心许振文分享，主要介绍腾讯游戏实时计算应用平台的建设实践。

实时化是大数据未来最重要的方向之一。

本文由阿里巴巴的陈玉兆分享，主要介绍 Flink 集成 Hudi 的最新版本功能以及快速上手实践指南。

本文由 Apache Flink Committer 马国维分享，主要介绍 Flink 作为大数据计算引擎的流批一体融合之路。

阿里云实时计算 Flink 版：企业级、高性能、Serverless 实时大数据服务。

随着 Apache Flink 自身的发展，越来越多的企业选择 Apache Flink 应用于自身的业务场景，如底层平台建设、实时数仓、实时推荐、实时分析、实时大屏、风控、数据湖等场景中，解决实时计算的需求。

随着数字化业务的增长，企业的数据量呈现爆发式增长，数据仓库已经成为企业数据发展到一定规模后必然提供的基础服务之一。

本篇内容包含三部分展开介绍Stream Processing with Apache Flink：1、并行处理和编程范式；2、DataStream API概览及简单应用；3、 Flink 中的状态和时间。

本文介绍字节跳动在过去一段时间里做的两个主要的 Feature，一是在 Network 层的单点恢复的功能，二是 Checkpoint 层的 Regional Checkpoint。

如今，Apache Flink 行业应用几何？在降本增效的需求驱动下，企业如何实现数据与算力价值最大化？本文整理了 Flink 社区近一年的社区案例，并按照行业进行分类，供大家参考！

本文由 Apache Flink PMC , 阿里巴巴高级技术专家李钰分享，主要从有状态的流计算、全局一致性快照 、Flink的容错机制、Flink的状态管理 四个方面介绍 Flink 的容错机制原理。

本文介绍了PyFlink项目的目标和发展历程，以及PyFlink目前的核心功能，包括Python Table API、Python UDF、向量化Python UDF、Python UDF Metrics、PyFlink依赖管理和Python UDF执行优化，同时也针对功能展示了相关demo。

众所周知 Flink 是分布式的数据处理框架，用户的业务逻辑会以Job的形式提交给 Flink 集群。Flink Runtime作为 Flink 引擎，负责让这些作业能够跑起来并正常完结。这些作业既可以是流计算作业，也可以是批处理作业，既可以跑在裸机上，也可以在Flink集群上跑，Flink Runtime必须支持所有类型的作业，以及不同条件下运行的作业。

云音乐的性能优化、运维完善实战经验分享。

随着5G 网络、容器云、高性能存储硬件水平的不断提高，流处理正在拥有越来越广泛的市场前景。

拥抱“融合”是大数据演进的新方向，⼤数据+⼈⼯智能⼀体化是⼤数据发展的必然⽅向，而人工智能是⼤数据业务发展的终极出⼝ 。

网易游戏流式 ETL 建设实践及调优经验分享～

本文主要介绍了Flink SQL连接外部系统的原因和原理，介绍了常用的Flink SQL Connector，包括Kafka Connector、Elasticsearch Connector、FileSystem Connector、Hive Connector等等。

本文就Flink SQL CDC+JDBC Connector数据同步方案进行了实践，并从理论和实践分析了端到端的一致性保证。

埋头苦干的同时，也需要抬头看看最新的技术风向。

Flink 实用避坑指南。

3月20日，阿里云开发者社区联合阿里云计算平台事业部、达摩院共同举办的 BIGDATA + AI Meetup · 北京站向量检索专场即将重磅开启！

无需写任何代码，只要照着这篇文章轻松几步就能跑各种类型的 Flink SQL 语句。

快手基于 Flink 的持续优化与实践的介绍。

本文由 Apache Flink PMC，阿里巴巴技术专家伍翀（云邪）分享，主要介绍了Flink SQL和Table API的诞生背景、概念和功能，并通过三个实例演练让观众更直观地了解了Flink及其在Kibana上的具体操作流程。

分享快手在 Flink 项目上的应用、改进与发展历程。

如何利用 Flink SQL 构建流批一体的 ETL 数据集成。