Flink 实时写入数据到 ElasticSearch 性能调优
线上业务反应使用 Flink 消费上游 kafka topic 里的轨迹数据出现 backpressure，数据积压严重。单次 bulk 的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为 48。针对该问题，为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的 ES 集群。
实时计算在贝壳的实践
本文由贝壳找房的资深工程师刘力云将带来Apache Flink技术在贝壳找房业务中的应用，通过企业开发的实时计算平台案例的分享帮助用户了解Apache Flink的技术特性与应用场景。
什么是数据、信息、知识和智慧？
2006年1月份左右，我曾经撰写了一篇涉及数据，信息，知识和智慧的文章，在科学网看到倪鹏云老师也在探讨这个问题，于是我将原文一些核心的内容整理出来形成这篇文章与大家进行探讨。 在知识管理中，有一个经典的知识阶层图，本文将以这个图作为阐述的顺序依据。
ActiveMQ高可用+负载均衡集群之功能测试
ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现。JMS的全称是Java Message Service，即Java消息服务。它主要用于在生产者和消费者之间进行消息传递，生产者负责产生消息，而消费者负责接收消息。
Flink-Kafka-Connector Flink结合Kafka实战
简介
Flink-kafka-connector用来做什么？
Kafka中的partition机制和Flink的并行度机制结合，实现数据恢复Kafka可以作为Flink的source和sink任务失败，通过设置kafka的offset来恢复应用
kafka简单介绍
关于kafka，我们会有专题文章介绍，这里简单介绍几个必须知道的概念。