使用 Kafka 和 Flink 构建实时数据处理系统
引言
在很多领域，如股市走向分析, 气象数据测控，网站用户行为分析等，由于数据产生快，实时性强，数据量大，所以很难统一采集并入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需要。流计算的出现，就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题。
阿里巴巴飞天大数据架构体系与Hadoop生态系统
先说Hadoop
什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源、高可靠、可扩展的分布式大数据计算框架系统，主要用来解决海量数据的存储、分析、分布式资源调度等。Hadoop最大的优点就是能够提供并行计算，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Flink BucketingSink 源码分析
0x1 摘要
BucketingSink类提供了非常完美的功能支持数据落HDFS，在实际业务中不建议自己去实现，直接采用此类可以避免一些坑。注：此文基于Flink 1.6.3 版本源码。
0x2 BucketingSink 类结构分析
我们关注RichSinkFunction、Checkpoint.
阿里巴巴高级技术专家章剑锋：大数据发展的 8 个要点
章剑锋（简锋），开源界老兵，Apache Member，曾就职于 Hortonworks，目前在阿里巴巴计算平台事业部任高级技术专家，并同时担任 Apache Tez、Livy 、Zeppelin 三个开源项目的 PMC ，以及 Apache Pig 的 Committer。
深入了解 Flink 网络栈（二）：监控、指标和处理背压
在之前的文章中，我们从高级抽象到底层细节各个层面全面介绍了 Flink 网络栈的工作机制。作为这一系列的第二篇文章，本文将在第一篇的基础上更进一步，主要探讨如何监视与网络相关的指标，从而识别背压等因素带来的影响，或找出吞吐量和延迟的瓶颈所在。
运维场景下的实时计算应用
案例与解决方案汇总页：阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总
运维场景主要有下面几个需求：
整体系统运行指标计算与可视化，可参考：数据仓库介绍与实时数仓案例
问题排查与全链路DEBUG，可参考：【阿里内部应用】基于Blink构建搜索全链路debug系统快速定位搜索问题、【阿里内部应用】基于Bli.
