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实时计算Flink云原生版本正式发布

Why Flink on Kubernetes Apache Flink是Apache社区的顶级开源项目，主攻流计算领域，具备高吞吐，低延时的特点，在流计算领域已经取代了storm/spark streaming，成为了目前流式处理领域的最热门引擎。

实时计算Flink on Kubernetes产品模式介绍

Flink产品介绍 目前实时计算的产品已经有两种模式，即共享模式和独享模式。这两种模式都是全托管方式，这种托管方式下用户不需要关心整个集群的运维。其次，共享模式和独享模式使用的都是Blink引擎。这两种模式为用户提供的主要功能也类似， 都提供开发控制台； 开发使用的都是Blink SQL，其中独享模式由于进入了用户的VPC，部署在用户的ECS上，因此可以使用很多底层的API，如UDX； 都提供一套的开箱即用的metric收集、展示功能； 都提供作业监控和报警功能。

Flink入坑指南第五章 - 语法糖 view

Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。本文属个人原创，仅做技术交流之用，笔者才疏学浅，如有错误，欢迎指正。 什么是view（视图）：视图无非就是存储在数据库中并具有名字的 SQL 语句，或者说是以预定义的 SQL 查询的形式存在的数据表的成分。

Flink入坑指南 第四章：SQL中的经典操作Group By+Agg

Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。 简介 Group By + Agg这个最经典的SQL使用方式。Group By是SQL中最基础的分组操作，agg的全称是aggregation(聚合操作)，是一类SQL算子的统称，Flink中最常用的Agg操作有COUNT/SUM/AVG等，详情参见Flink支持的聚合操作列表。

Flink入坑指南 第三章：第一个作业

Flink入坑指南 第一章 - 简介

Streaming System 第三章：Watermarks

简介 本章主要介绍鲁棒的处理乱序数据的核心概念，这些概念的运用使流处理系统超越批处理系统的关键所在。本章我们从流计算系统的底层机制深入来探讨一下watermark。学习这些机制有助于我们更好理解和使用watermark。

Streaming System 第二章：The What- Where- When- and How of Data Processing

Streaming System 第一章：Streaming 101

简介 Streaming101起源于在O'really上发表的两篇博客，原文如下：https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-102其中对流式计算的设计理念做了非常透彻的介绍。