38、如何基于Flink+TensorFlow打造实时智能异常检测平台？只看这一篇就够了

32、为什么说流处理即未来？只看这一篇就够了。43、你公司到底需不需要引入实时计算引擎？

本文主要从两个层面深度剖析：阿里巴巴对Flink究竟做了哪些优化？在经过一番调研之后，阿里巴巴实时计算认为SQL是一个非常适合的选择。首先是对SQL层的技术架构进行升级和替换。为了让Flink在Alibaba的大规模生产环境中生根发芽，实时计算团队如期遇到

作者｜Stephan Ewen整理｜秦江杰本文整理自 Flink 创始公司 Ververica联合创始人兼 CTO - Stephan Ewen 在 Flink Forward China 2018 上的演讲《Stream Processing takes

* Copies a blob to a local file.* @param jobId ID of the job this blob belongs to . * @return whether the file was copied o

* JVM heap size for the TaskManagers with memory size..withDescription("JVM heap size for the TaskManagers, which are the p

实例// The generic type "Tuple2<String, Integer>" determines the schema of the returned table as .Table myTable =

/** Returns the [[TypeInformation]] for the return type of the [[TableSource]].* The fields of the return type are mapped to the

实例DataStream<Integer> orangeStream = ...DataStream<Integer> greenStream = ....between(Time.milliseconds(-2), Time.mi

* @param callback A callback that can be invoked to signal which windows should be merged.* Callback to be used in {@link #merge

public AllWindowedStream<T, TimeWindow> timeWindowAll(Time size) {. public AllWindowedStream<T, TimeWindow> timeWind

* The time characteristic defines how the system determines time for time-dependent. * order and operations that depend on time

* Writes a DataStream to the file specified by path in text format.* <p>For every element of the DataStream the result of

1、Standalone cluster准备环境：机器：centos7-1, cenetos7-2jdk：jdk1.8flink:flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz

Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用，有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。为

导读:本文整理自8月11日在北京举行的Flink Meetup，分享嘉宾刘迪珊(2015年加入美团数据平台。致力于打造高效、易用的实时计算平台，探索不同场景下实时应用的企业级解决方案及统化服务)。美团实时计算平台现状和背景实时平台架构。在数据平台这一层，美

Flink 的网络协议栈是组成 flink-runtime 模块的核心组件之一，是每个 Flink 作业的核心。它连接所有 TaskManager 的各个子任务，因此，对于 Flink 作业的性能包括吞吐与延迟都至关重要。与 TaskManager 和 J

这样在各种不同的场景下，不管是全量数据还是增量数据，亦或者实时处理，一套方案即可全部支持，这就是阿里巴巴选择 Flink 的背景和初衷。彼时的 Flink 不管是规模还是稳定性尚未经历实践，成熟度有待商榷。

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TaskManager 在 Flink 中也被叫做一个 Instance，统一管理该物理节点上的所有 Flink job 的 task 的运行，它的功能包括了 task 的启动销毁、内存管理、磁盘IO、网络传输管理等，本章将一一介绍这些功能，方面后续章节的