Apache Flink 社区迎来了激动人心的两位数位版本号，Flink 1.10.0 正式宣告发布！

数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环，也是大规模数据应用中必然面临的挑战，而 Flink 实时数仓在数据链路中扮演着极为重要的角色。本文中，美团点评高级技术专家鲁昊为大家分享了美团点评基于 Apache Flink 的实时数仓平台实践。

本人在 Flink 社区钉钉群直播的视频

本文来自 Flink Forward Asia 2019 Lyft 公司的分享，作者是徐赢和高立，感谢！

Flink Forward Asia 2019 在北京召开的，有主会场和几个分会场（企业实践、Apache Flink 核心技术、开源大数据生态、实时数仓、人工智能），内容涉及很多，可以查看下面的 PPT。

众所周知，Flink 是当前最为广泛使用的计算引擎之一，它使用 Checkpoint 机制进行容错处理 [1]，Checkpoint 会将状态快照备份到分布式存储系统，供后续恢复使用。在 Alibaba 内部，我们使用的存储主要是 HDFS，当同一个集群的 Job 到达一定数量后，会对 HDFS 造成非常大的压力，本文将介绍一种大幅度降低 HDFS 压力的方法——小文件合并。

58 同城作为覆盖生活全领域的服务平台，业务覆盖招聘、房产、汽车、金融、二手及本地服务等各个方面。丰富的业务线和庞大的用户数每天产生海量用户数据需要实时化的计算分析，实时计算平台定位于为集团海量数据提供高效、稳定、分布式实时计算的基础服务。本文主要介绍 58 同城基于 Flink 打造的一站式实时计算平台 Wstream。

如何构建流式关联分析引擎？

基于 Flink 1.9 讲解的书籍目录大纲，含 Flink 入门、概念、原理、实战、性能调优、源码解析等内容。涉及 Flink Connector、Metrics、Library、DataStream API、Table API & SQL 等内容的学习案例，还有 Flink 落地应用的大型项目案例分享。

数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务，数据仓库的建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。

本文主要讲解 Metrics、如何使用 Metrics 分析问题并解决问题，并对 Metrics 监控实战进行解释说明。

基于 Flink 1.9 讲解的专栏，涉及入门、概念、原理、实战、性能调优、系统案例的讲解。

• 看完本文，你能get到以下知识
  • Flink 流处理为什么需要网络流控？
  • Flink V1.5 版之前网络流控介绍

滴滴的核心业务是一个实时在线服务，因此具有丰富的实时数据和实时计算场景。本文将介绍滴滴实时计算发展之路以及平台架构实践。

作者介绍：董亭亭，快手大数据架构实时计算引擎团队负责人。目前负责 Flink 引擎在快手内的研发、应用以及周边子系统建设。2013 年毕业于大连理工大学，曾就职于奇虎 360、58 集团。主要研究领域包括：分布式计算、调度系统、分布式存储等系统。

Sherlock.IO 是 eBay 现有的监控平台，每天要处理上百亿条日志、事件和指标。Flink Streaming job 实时处理系统用于处理其中的日志和事件。

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。

本文主要为了让你搞懂 Flink 的 Exactly Once 和 At Least Once，如果看完之后，你有什么不懂的，可以留言

引言

近些年，企业对数据服务实时化服务需求日益增多。本文整理了常见实时数据组件的性能特点和适用场景，介绍了美团如何通过 Flink 引擎构建实时数据仓库，从而提供高效、稳健的实时数据服务。此前我们美团技术博客发布过一篇文章《流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比》，对 Flink 和 Storm 两个引擎的计算性能进行了比较。本文主要阐述使用 Flink 在实际数据生产上的经验。

前言

在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎？ 中我讲解了日常中常见的实时需求，然后分析了这些需求的实现方式，接着对比了实时计算和离线计算。随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计算的框架（Hadoop、Storm、Spark、Flink）。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。