导读：本文将告诉你Flink是什么，以及为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准。
今天刷朋友圈，首先看到的是AI前线的这篇文章：重磅！阿里Blink正式开源，重要优化点解读。这篇文章开篇大概是这样的：
2022 年 11 月 26-27 日，Flink Forward Asia（FFA）峰会成功举行。Flink Forward Asia 是由 Apache 软件基金会官方授权、由阿里云承办的技术峰会，是目前国内最大的 Apache 顶级项目会议之一，也是 Flink 开发者和使用者的年度盛会。由于疫情原因，本届峰会仍采用线上形式。此外，本次峰会上还举行了第四届天池实时计算 Flink 挑战赛的颁奖仪式，4346 支参赛队伍中共有 11 支队伍经过层层角逐脱颖而出，最终收获了奖项。 FFA 大会照例总结了
今天朋友圈有篇【阿里技术】发的文章，说Blink的性能如何强悍，功能现在也已经比较完善。譬如：
来到了 2021 年的最后一天，自 6 月 6 日开源立项到今天，历时 6 个月，Dlink 终于崭露头角。而 0.5 版本也将于一月中旬与大家相见。本文将带您领略 Dlink 的由来、发展、应用及前景，那我们就直接开始吧！
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
Spark 是最活跃的 Apache 项目之一。Spark 的开源社区一度达到上千的活跃贡献者。最主要推动者是 Databricks，由最初的 Spark 创造者们成立的公司。Spark 因为在引擎方面比 MapReduce 全面占优，经过几年发展和 Hadoop 生态结合较好，已经被广泛视为 Hadoop MapReduce 引擎的取代者。
回顾2015，总体而言Flink在功能方面已经从一个引擎发展成为最完整的开源流处理框架之一。与此同时，Flink社区也从一个相对较小，并且地理上集中的团队，成长为一个真正的全球性的大型社区，并在Apache软件基金会成为最大的大数据社区之一。接下来看看一些有趣的统计数据，其中就包括Flink每周最繁忙的时间是星期一，肯定出乎很多人所料：） 社区发展 首先，我们从Flink的GitHub库中看一些简单的统计。在2015年，Flink社区规模扩大了一倍，人数从大约75名贡献者超过150名。从2015年2月至2
阿里妹导读：今年的双11，实时计算处理的流量洪峰创纪录地达到了每秒40亿条的记录，数据体量也达到了惊人的每秒7TB，基于Flink的流批一体数据应用开始在阿里巴巴最核心的数据业务场景崭露头角，并在稳定性、性能和效率方面都经受住了严苛的生产考验。本文深度解析“流批一体”在阿里核心数据场景首次落地的实践经验，回顾“流批一体”大数据处理技术的发展历程。
自 Flink 开源以来，越来越多的开发者加入了 Flink 社区。仅仅 2019 年，Flink 在 GitHub 上的 Star 数量翻了一倍，Contributor 数量也呈现出持续增长的态势。而它目前在 GitHub 上的访问量，也位居 Apache 项目中前三，是 Apache 基金会中最为活跃的项目之一。
在具体的实施中，基于华为MRS 3.2.0安全模式带kerberos认证的Kafka2.4、Flink1.15、Hadoop3.3.1、Hive3.1，调度平台为开源dolphinscheduler。
本文作者：BYD信息中心-数据中心管理部-董睿 这里打一个小广告，手动狗头 比亚迪西安研发中心（与深圳协同办公），base西安。招聘大数据平台运维方向工程师，实时计算方向工程师，感兴趣的小伙伴请投递简历至dong.rui@byd.com 1.文档编写目的 Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。Grafana是一款采用 Go语言编写的开源应用，是一个跨平台的开源
历时一个多月，我们终于结束了【企业级360°全方位用户画像】的项目，想看具体详情的朋友，可以移步至博主的大数据项目专栏一饱眼福…
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 王宇飞、罗齐 自年初成立开源委员会以来，字节跳动开源动作频频。公开信息显示，字节跳动近五个月新开源了不少项目，包括 Shuffle 框架 Cloud Shuffle Service、基于 Rust 的 RPC 框架 Volo 等。 10 月 26 日，字节宣布开源自研数据集成引擎 BitSail，采用 Apache 2.0 开源许可。据悉，BitSail 支持多种异构数据源间的数据同步，并提供离线、实时、全量、增量场景下的全域数据集成解决方案，目前服务于字节内部几乎所有
摘要：本文介绍了 Dlink 的 Roadmap，站在巨人肩膀上的它，是否真的未来可期？内容包括：
摘要：本文介绍了一款开源发展的 Apache Flink Studio。内容包括：
本文主要介绍将flink任务运行的metric发送到Prometheus，通过grafana报表工具展示。
2018和2019年是大数据领域蓬勃发展的两年，自2019年伊始，实时流计算技术开始步入普通开发者视线，各大公司都在不遗余力地试用新的流计算框架，实时流计算引擎Spark Streaming、Kafka Streaming、Beam和Flink持续火爆。
今天给大家推荐一个非常牛逼的大数据框架Flink，它是Apache顶级项目，目前github上的托管地址为https://github.com/apache/flink。
根据最新的统计显示，仅在过去的两年中，当今世界上90％的数据都是在新产生的，每天创建2.5万亿字节的数据，并且随着新设备，传感器和技术的出现，数据增长速度可能会进一步加快。 从技术上讲，这意味着我们的大数据处理将变得更加复杂且更具挑战性。而且，许多用例（例如，移动应用广告，欺诈检测，出租车预订，病人监护等）都需要在数据到达时进行实时数据处理，以便做出快速可行的决策。这就是为什么分布式流处理在大数据世界中变得非常流行的原因。
最近群里朋友让解释下flink的watermark机制，那就顺便也简单聊聊flink本身的二三事，本篇写扯一扯历史： 大家都知道，大数据的起源在美国，当前的最热门的技术也都是美国掌握，hadoop，spark，学术界牛逼高校有伯克利，斯坦福等，商业上也比较成功，比如做平台的cloudera，hortonworks等都在美国。 讲到组件最热的当前应该属于spark，前面刚写一篇文章《Spark这是要一统江湖的节奏》，介绍Spark创始人Matei最近在spark submmit上做了一次演讲，spark开始一
我们花了很多时间来思考流处理。更酷的是：我们也花了很多时间帮助其他人思考流处理以及如何使用流应用解决他们的数据问题。这个过程的第一步是纠正对现代流处理的误解（作为一个快速变化的领域，这里有很多误见值得我们思考）。在这篇文章中，我们选择了其中的 6 个进行讲解，由于 Apache Flink 是我们最熟悉的开源流处理框架，所以我们会基于 Flink 来讲解这些例子。
对于使用批处理工作流的数据团队来说，要满足当今的实时需求并不容易。为什么呢？因为批处理工作流，从数据传递和处理到分析，涉及很多等待。
摘要：本文整理自 OceanBase 技术专家王赫（川粉）在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：
随着互联网和移动互联网的发展，时下我们正处在一个大数据的时代。在数据金山的诱惑下，各个机构纷纷开始探索从数据中提取洞见并指导实践的可能。而在这个需求的刺激下，在过去数年，大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中，从收集到处理，一直到数据可视化和储存，各种开源技术框架林立。 以这些开源技术为基石，业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践，而《程序员》电子刊9月B大数据实战与技术专题则摘录了电商、金融、游戏等行业的大数据应用，并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节，如Hadoop、
[ 导读 ] 8月22日，Apache Flink 1.9.0 正式发布。早在今年1月，阿里便宣布将内部过去几年打磨的大数据处理引擎Blink进行开源并向 Apache Flink 贡献代码。此次版本在结构上有重大变更，修改代码达150万行，接下来，我们一起梳理 Flink 1.9.0 中非常值得关注的重要功能与特性。
摘要：Dinky 0.6.1 已发布，一起来看它如何优化 Flink 应用体验。内容包括：
知道大数据的同学也应该知道 Flink 吧，最近在中国的热度比较高，在社区的推动下，Flink 技术栈在越来越多的公司开始得到应用。
Apache Flink 是大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构。那么当 Apache Flink 遇见数据湖时，会碰撞出什么样的火花呢？本次分享主要包括以下核心内容：
Apache Flink是用于可扩展流和批数据处理的开源平台，它提供了富有表现力的API来定义批和流数据程序，以及一个强大的可扩展的引擎来执行这些作业。
随着互联网和移动互联网的发展，时下我们正处在一个大数据的时代。在数据金山的诱惑下，各个机构纷纷开始探索从数据中提取洞见并指导实践的可能。而在这个需求的刺激下，在过去数年，大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中，从收集到处理，一直到数据可视化和储存，各种开源技术框架林立。 以这些开源技术为基石，业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践，而《程序员》电子刊9月B大数据实战与技术专题则摘录了电商、金融、游戏等行业的大数据应用，并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节，如Hadoop、Sp
传统意义上的数据集市主要处理T+1的数据。随着互联网的发展，当前越来越多的业务场景对于数据时效性提出了更高的要求，以便及时快速地进行数据分析和业务决策，比如依托实时数据情况开展实时推荐、实时风控、实时营销等。特别是各种新技术的出现、发展和日趋成熟，实时数据分析和处理也成为可能。实时的大规模数据处理成为企业数字化转型过程中需要破解的难题，也是企业当前面临的一个普遍需求。
Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
Flink 也是出自 Apache Software Foundation, 师出名门。加入豪门 Apache 的技术都可以得到长足的发展，这观点在之前的文章中，已经说的太多了，如果你有能打的技术，不放开源给 ASF，有一帮子狂热分子能和你造福人类，维护世界和平。
MES 是马蜂窝统一实时计算平台，为各条业务线提供稳定、高效的实时数据计算和查询服务。在整体设计方面，MES 借鉴了 Lambda 架构的思想。本篇文章，我们将从四个方面了解 MES：
Dataflow模型（或者说Beam模型）旨在建立一套准确可靠的关于流处理的解决方案。在Dataflow模型提出以前，流处理常被认为是一种不可靠但低延迟的处理方式，需要配合类似于MapReduce的准确但高延迟的批处理框架才能得到一个可靠的结果，这就是著名的Lambda架构。这种架构给应用带来了很多的麻烦，例如引入多套组件导致系统的复杂性、可维护性提高。因此Lambda架构遭到很多开发者的炮轰，并试图设计一套统一批流的架构减少这种复杂性。Spark 1.X的Mirco-Batch模型就尝试从批处理的角度处理流数据，将不间断的流数据切分为一个个微小的批处理块，从而可以使用批处理的transform操作处理数据。还有Jay提出的Kappa架构，使用类似于Kafka的日志型消息存储作为中间件，从流处理的角度处理批处理。在工程师的不断努力和尝试下，Dataflow模型孕育而生。
我们在思考流处理问题上花了很多时间，更酷的是，我们也花了很多时间帮助其他人认识流处理，以及如何在他们的组织里应用流处理来解决数据问题。
不熟悉流处理的同学可以关注下这两篇文章，什么是实时流式计算？https://mp.weixin.qq.com/s/1-rE6aayiDIK0dA0j_EG9w
整个架构图分为三层，从下往上看，最下面一层是数据安全，包括受限域认证系统、加工层权限系统，应用层权限系统，安全审计系统，来保证最上层数据集成与处理的安全；
深入比较 Apache Flink和 Apache Spark，探索它们在数据处理方面的差异和优势，以帮助您确定最适合的数据处理框架。
万众期待的FlinkX1.12的Beta版今天正式在Github社区开源上线啦！这是FlinkX技术团队潜心打造的新版本的FlinkX，设计文档和使用文档已在社区中推送，大家可以随时下载查阅，喜欢的同学记得给我们点个Star哦~
数据湖是大数据领域近年来非常火热的技术，传统数仓无法实现增量数据的实时更新，也无法支持灵活的元数据格式，数据湖技术便在这一背景下诞生了。数据库的增量变更是数据湖中增量数据的主要来源，但目前 TiDB 的入湖路径还比较割裂，全量变更用 Dumpling 组件，增量变更用 TiCDC 组件。两者处于割裂的链路， TiDB 也无法通过实时物化视图完成数据入湖的实时清洗和加工。
在当前数据量激增的时代，各种业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理，成为当下大多数公司所面临的问题。目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark，基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。随着数据的不断增长，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。相对传统数据处理模式，流式数据处理有着更高的处理效率和成本控制要求。Apache Spark 不仅支持批数据计算还支持流式数据计算，但是SparkStreaming在底层架构、数据抽象等方面采用了批量计算的概念，其流计算的本质还是批（微批）计算。
1981年，一群年轻人用红油漆把这12个字刷在三合板上，立在了刚刚成立不久的深圳特区蛇口工业园。
摘要：本文由社区志愿者陈政羽整理，内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性，包括：全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。
如图1-1所示，传统单体数据架构（Monolithic Architecture）最大的特点便是集中式数据存储，企业内部可能有诸多的系统，例如Web业务系统、订单系统、CRM系统、ERP系统、监控系统等，这些系统的事务性数据主要基于集中式的关系性数据库（DBMS）实现存储，大多数将架构分为计算层和存储层。
大家好，我是 梦想家 Alex 。我们都知道 github 对于程序员们而言，就是一个巨大的“聚宝盆”，上面不仅有很多优质的开源项目，还有很多热爱开源分享的开发者。但如何从浩如烟海的宝藏中，筛选出适合自己的优质项目呢？本期内容，我就为大家推荐几个我认为还不错的大数据学习必备的 牛 X 项目，希望大家看完有所收获。
这篇文章是系列文章的第一篇，数据工匠团队会在这里为大家展示一些Apache Flink的核心功能。
Flink CDC [1] 是基于数据库的日志 CDC 技术，实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
