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
Pick！闲鱼亿级商品库中的秒级实时选品
作者：闲鱼技术-剑辛
一、业务背景
在电商运营工作中，营销活动是非常重要的部分，对用户增长和GMV都有很大帮助。对电商运营来说，如何从庞大的商品库中筛选出卖家优质商品并推送给有需要的买家购买是每时每刻都要思索的问题，而且这个过程需要尽可能快和实时。
Apache Flink 的迁移之路，2 年处理效果提升 5 倍
在 2017 年上半年以前，TalkingData 的 App Analytics 和 Game Analytics 两个产品，流式框架使用的是自研的 td-etl-framework。该框架降低了开发流式任务的复杂度，对于不同的任务只需要实现一个 changer 链即可，并且支持水平扩展，性能尚可，曾经可以满足业务需求。
Apache Flink 漫谈系列(03) - Watermark
实际问题（乱序）
在介绍Watermark相关内容之前我们先抛出一个具体的问题，在实际的流式计算中数据到来的顺序对计算结果的正确性有至关重要的影响，比如：某数据源中的某些数据由于某种原因(如：网络原因，外部存储自身原因)会有5秒的延时，也就是在实际时间的第1秒产生的数据有可能在第5秒中产生的数据之后到来(比如到Window处理节点).选具体某个delay的元素来说，假设在一个5秒的Tumble窗口(详见Window介绍章节)，有一个EventTime是 11秒的数据，在第16秒时候到来了。
