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美团买菜基于 Flink 的实时数仓建设
美团买菜实时数仓技术负责人严书，在 Flink Forward Asia 2022 实时湖仓专场的分享。
揭秘阿里云 Flink 智能诊断利器——Flink Job Advisor
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Flink 实现高效实时处理百万级数据：实践与优化
在这个数据爆炸的时代，如何快速、高效地处理海量数据一直是大数据从业者面临的难题。Flink，作为一个实时流处理引擎框架，性能卓越、灵活性强、技术趋势良好，正在逐渐成为实时计算领域新宠
活动预告｜6 月 15 日 Apache Paimon Meetup，深入解读 Apache Paimon 0.4.0 ！
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揭秘阿里云 Flink 智能诊断利器——Fllink Job Advisor
解决用户在使用Flink全托管产品全生命周期中可能遇到的各种难题，提升用户使用Flink的体验，降低对人工服务的依赖。
深入探究 Flink：实时处理与批量处理的完美结合
每一个生产线都面临着不同的挑战与机遇：数据源不断涌现，数据格式多样、数据额度庞大。实时处理和批量处理对于许多企业都是不可或缺的工具，但它们本身都存在缺陷。然而，随着实时大数据产业不断升级，它们终于找到完美的结合点——Flink
小米基于 Flink 的实时数仓建设实践
本次分享围绕小米在实时数仓方面的探索与实践展开，主要涉及：Flink+Iceberg 实时数仓架构升级，稳定性与实时性优化；基于当前 Flink 实时数仓的不确定性问题，介绍 Merge into 功能和算子级状态清理的解决方案。
基于 Log 的通用增量 Checkpoint
阿里巴巴开发工程师，Apache Flink Contributor 俞航翔，在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。
Hybrid Shuffle 测试分析和使用建议
本文将基于测试结果详细分析 Hybrid Shuffle 的优势场景，并基于我们的经验给出一些使用建议。
电商行业实践专栏上线｜阿里巴巴风控实战如何解决大规模风控的技术难点？
Flink-learning 学训平台第 4 期课程——电商行业实践专栏上线啦！
深入解读 Flink 1.17
摘要：本文整理自阿里云技术专家，Apache Flink PMC Member & Committer、Flink CDC Maintainer 徐榜江(雪尽) 在深入解读 Flink 1.17 的分享。
万字长文详述 ClickHouse 在京喜达实时数据的探索与实践 | 京东云技术团队
在引入ClickHouse过程中经历各种困难，耗费大量精力去探索并一一解决，在这里记录一下希望能够给没有接触过ClickHouse的同学提供一些方向上的指引避免多走弯路，如果文中有错误也希望多包含给出指点，欢迎大家一起讨论ClickHouse相关的话题。
基于 Log 的通用增量 Checkpoint 在美团的进展
美团计算引擎工程师王非凡，在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。
B 站构建实时数据湖的探索和实践
bilibili 大数据实时团队资深开发工程师周晖栋，在 Flink Forward Asia 2022 实时湖仓专场的分享。
行业实践专栏上线｜互娱领域专家解读 Flink 企业应用实践
Flink-learning 学训平台第 3 期课程——互娱行业实践专栏上线啦！
蚂蚁实时低代码研发和流批一体的应用实践
摘要：本文整理自蚂蚁实时数仓架构师马年圣，在 Flink Forward Asia 2022 流批一体专场的分享。
Flink 中的时间及窗口类型
在Flink中定义了3种时间类型：事件时间（Event Time）、处理时间（Processing Time）和摄取时间（Ingestion Time）。
日常节省 30% 计算资源：阿里云实时计算 Flink 自动调优实践
阿里云开发工程师，Apache Flink Contributor 钟旭阳，在 Flink Forward Asia 2022 生产实践的分享。
Flink 数据流元素
数据流元素在Flink中叫作StreamElement，有数据记录StreamRecord、延迟标记Latency Marker、Watermark、流状态标记StreamStatus这4种，分别有各自不同的用途。
Hive SQL on Flink 构建流批一体引擎
阿里巴巴开发工程师罗宇侠&方盛凯，在 Flink Forward Asia 2022 流批一体专场的分享。
Flink 数据流介绍
对Flink这种以流为核心的分布式计算引擎而言，数据流是核心数据抽象，表示一个持续产生的数据流，与Apache Beam中的PCollection的概念类似
Flink 应用开发
Flink应用，也叫作Flink作业、Flink Job。Flink作业包含了两个基本的块：数据流（DataStream）和转换（Transformation）。
Flink 运行架构
Flink集群采用Master-Slave架构，Master的角色是JobManager，负责集群和作业管理，Slave的角色是TaskManager，负责执行计算任务。
巴别时代基于 Apache Paimon 的 Streaming Lakehouse 的探索与实践
本文主要介绍巴别时代基于 Apache Paimon(Incubating) 构建 Streaming Lakehouse 的生产实践经验。
