# 实时计算 Flink版 #
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Flink 的经典场景和业务故事有哪些？看看他们就知道了
在大数据的日常场景中，从数据生产者，到数据收集、数据处理、数据应用（BI+AI），整个大数据 + AI 全栈的每个环节，Flink 均可应用于其中。作为新一代开源大数据计算引擎，Flink 不仅满足了工业界对实时性的需求，还能够打通端到端的数据价值挖掘全链路。
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原理解析 | 深入了解 Apache Flink 的网络协议栈
本文将首先介绍 Flink 暴露给流算子(Stream operator)的高层抽象，然后详细介绍 Flink 网络协议栈的物理实现和各种优化、优化的效果以及 Flink 在吞吐量和延迟之间的权衡。
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带你读《Flink原理、实战与性能优化》之一：Apache Flink介绍
这是一部以实战为导向，能指导读者零基础掌握Flink并快速完成进阶的著作，从功能、原理、实战和调优等4个维度循序渐进地讲解了如何利用Flink进行分布式流式应用开发。作者是该领域的资深专家，现就职于第四范式，曾就职于明略数据。
Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力介绍
通过Hologres+Flink构建易用、统一的企业级实时数仓。
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实时计算Flink —— 独享模式角色授权
本页目录
创建角色
添加自定义角色
创建角色
在创建集群过程中需要您创建角色AliyunStreamDefaultRole。具体的操作流程详见角色授权。
说明： 如果已经存在AliyunStreamDefaultRole角色，则不必重复创建。
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Flink运行时之结果分区消费端
结果分区消费端
在前一篇，我们讲解了生产者分区，生产者分区是生产者任务生产中间结果数据的过程。消费者任务在获得结果分区可用的通知之后，会发起对数据的请求。我们仍然以生产者分区的例子作为假设，其在消费端示意图如下：
可以看到在生产端和消费端存在对等的模型，具体ResultSubpartition中的数据如何被消费，我们将在本篇进行深入剖析。
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带你读《Flink原理、实战与性能优化》之二：环境准备
这是一部以实战为导向，能指导读者零基础掌握Flink并快速完成进阶的著作，从功能、原理、实战和调优等4个维度循序渐进地讲解了如何利用Flink进行分布式流式应用开发。作者是该领域的资深专家，现就职于第四范式，曾就职于明略数据。
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
本教程展示如何使用Flink CDC YAML快速构建从MySQL到Kafka的流式数据集成作业，涵盖整库同步和表结构变更同步。无需编写Java/Scala代码或安装IDE，所有操作在Flink CDC CLI中完成。首先准备Flink Standalone集群和Docker环境（包括MySQL、Kafka和Zookeeper），然后通过配置YAML文件提交任务，实现数据同步。教程还介绍了路由变更、写入多个分区、输出格式设置及上游表名到下游Topic的映射等功能，并提供详细的命令和示例。最后，包含环境清理步骤以确保资源释放。
【云栖实录】Hologres3.0全新升级：一体化实时湖仓平台
2024年云栖大会，Hologres 3.0全新升级为一体化实时湖仓平台，通过统一数据平台实现湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体、Data+AI 一体，发布 Dynamic Table、External Database、分时弹性、Query Queue、NL2SQL 等众多新的产品能力，实现一份数据、一份计算、一份服务，极大提高数据开发及应用效率。同时，Hologres 的预付费实例年付折扣再降15%，仅需7折，不断帮助企业降低数据管理成本，赋能业务增长。
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