Flink最佳实践（一）流式计算系统概述
前言
传统的批处理拥有巨大 吞吐量 的优势，但是随之而来的是极其 高延迟 的缺陷。
随着大数据系统的不断发展，传统的批处理已然无法全部满足对 时效性 要求愈加严苛的业务需求。
为了适应逐渐变得 「实时」 的年代，大数据系统架构也由简单的批处理转向批流混合的Lambda架构，最后可能会逐渐演变成只有流计算的 高精准高时效 的Kappa架构。
ClickHouse表引擎到底怎么选
表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，直接决定了数据如何存储和读取、是否支持并发读写、是否支持index、支持的query种类、是否支持主备复制等。