# 实时计算 Flink版 #
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Flink技术源码解析（一）：Flink概述与源码研读准备
一、前言
Apache Flink作为一款高吞吐量、低延迟的针对流数据和批数据的分布式实时处理引擎，是当前实时处理领域的一颗炙手可热的新星。关于Flink与其它主流实时大数据处理引擎Storm、Spark Streaming的不同与优势，可参考https://blog.csdn.net/cm_chenmin/article/details/53072498。
出于技术人对技术本能的好奇与冲动，
数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
2019年5月下旬最值得一读的9本技术书籍（微服务架构、算法、大数据等书籍）！
导读：读书，能让我们遇到好的书中好的方法、思想，不时的看看，就会让我们的头脑中思考的神经通路发达起来，慢慢地，我们就能够有了一些 积累，就会有了好的思维习惯。云栖社区小编为你整理出了2019年5月下旬最值得一读的9本技术书籍，其中涉及服务架构、算法、Flink等方面。
基于 Tablestore 的大数据分析 Lambda 架构 - 云原生、弹性、流批一体
背景
Tablestore 启发自 Google 的 Bigtable 论文，从2009年开始，在阿里云的飞天团队内，开始萌发。经过10年的锤炼，如今在集团内，云上积累了各式各样的客户和场景。
权威详解 | 阿里新一代实时计算引擎 Blink，每秒支持数十亿次计算
阿里巴巴需要研发世界级一流的流式计算引擎，实时处理海量数据，提供在线统计、学习和预测能力，不仅支持阿里巴巴自己的核心电商场景，同时也能通过阿里云向外部中小企业提供流式计算服务，输出实时计算能力，这就是我今天要分享的最新一代阿里巴巴实时计算引擎Blink。
分布式Snapshot和Flink Checkpointing简介
最近在学习Flink的Fault Tolerance，了解到Flink在Chandy Lamport Algorithm的基础上扩展实现了一套分布式Checkpointing机制，这个机制在论文"Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflows"中进行了详尽的描述。
实时计算 Flink SQL 核心功能解密
Flink SQL 是于2017年7月开始面向集团开放流计算服务的。虽然是一个非常年轻的产品，但是到双11期间已经支撑了数千个作业，在双11期间，Blink 作业的处理峰值达到了5+亿每秒，而其中仅 Flink SQL 作业的处理总峰值就达到了3亿/秒。
Flink SQL 功能解密系列 —— 维表 JOIN 与异步优化
流计算中一个常见的需求就是为数据流补齐字段。因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全。比如采集到的交易日志中只记录了商品 id，但是在做业务时需要根据店铺维度或者行业纬度进行聚合，这就需要先将交易日志与商品维表进行关联，补全所需的维度信息。
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Blink 有何特别之处？菜鸟供应链场景最佳实践
> 作者：晨笙、缘桥
菜鸟供应链业务链路长、节点多、实体多，使得技术团队在建设供应链实时数仓的过程中，面临着诸多挑战，如：如何实现实时变Key统计？如何实现实时超时统计？如何进行有效地资源优化？如何提升多实时流关联效率？如何提升实时作业的开发效率？ 而 Blink 能否解决这些问题？下面一起来深入了解。
## 背景
菜鸟从2017年4月开始探索 Blink（即 Apache
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