王知无出品,Flink最强学习资源合集!

Flink零基础入门

Flink源码阅读系列

《Flink组件和逻辑计划》
《Flink执行计划生成》
《JobManager中的基本组件(1)》
《JobManager中的基本组件(2)》
《JobManager中的基本组件(3)》
《TaskManager》
《算子》
《网络》
《水印WaterMark》
《CheckPoint》
《任务调度及负载均衡》
《异常处理》

Flink高级进阶系列

《FaultTolerance》
《流表对偶(duality)性》
《持续查询(ContinuousQueries)》
《DataStream-Connectors之Kafka》
《SQL概览》
《JOIN 算子》
《TableAPI》
《JOIN-LATERAL》
《JOIN-LATERAL-Time Interval(Time-windowed)》
《Temporal-Table-JOIN》
《State》
《FlinkSQL中的回退更新-Retraction》
《Apache Flink结合Apache Kafka实现端到端的一致性语义》
《Flink1.8.0发布!新功能抢先看》
《Flink1.8.0重大更新-Flink中State的自动清除详解》
《Flink在滴滴出行的应用与实践》
《批流统一计算引擎的动力源泉—Flink Shuffle机制的重构与优化》
《HBase分享 | Flink+HBase场景化解决方案》
《腾讯基于Flink的实时流计算平台演进之路》
《Flink进阶-Flink CEP(复杂事件处理)》
《Flink基于EventTime和WaterMark处理乱序事件和晚到的数据》
《Flink 最锋利的武器:Flink SQL 入门和实战》
《Flink Back Pressure》
《使用Flink读取Kafka中的消息》
《Flink on YARN部署快速入门指南》
《Apache Flink状态管理和容错机制介绍》

云栖社区精品文章系列

《分布式流处理框架:功能对比和性能评估》https://yq.aliyun.com/articles/62637

《阿里蒋晓伟:Blink计算引擎》https://yq.aliyun.com/articles/57828

《Apache Flink改进及其在阿里巴巴搜索中的应用》https://yq.aliyun.com/articles/68210

《Flink原理与实现:内存管理》https://yq.aliyun.com/articles/57815

《Flink原理与实现:架构和拓扑概览》https://yq.aliyun.com/articles/57816

《Flink原理与实现:Session Window》https://yq.aliyun.com/articles/64818

《Flink原理与实现:理解Flink中的计算资源》https://yq.aliyun.com/articles/64819

《Flink原理与实现:Window机制》

https://yq.aliyun.com/articles/64820

《Flink原理与实现:如何处理反压问题》https://yq.aliyun.com/articles/64821

《Flink案例整合》https://yq.aliyun.com/articles/59930

名曰入门其实很高深系列

《Apache Flink 零基础入门(一):基础概念解析》https://developer.aliyun.com/article/712701
《Apache Flink 零基础入门(二):开发环境搭建和应用的配置、部署及运行》https://developer.aliyun.com/article/712702
《Apache Flink 零基础入门(三):DataStream API 编程》https://developer.aliyun.com/article/712703
《Apache Flink 零基础入门(四):客户端操作的 5 种模式》https://developer.aliyun.com/article/712704
《Apache Flink 零基础入门(五):流处理核心组件 Time&Window 深度解析》
https://developer.aliyun.com/article/712708
《Apache Flink 零基础入门(六):状态管理及容错机制》https://developer.aliyun.com/article/712711
《Apache Flink 零基础入门(八):SQL 编程实践》
https://developer.aliyun.com/article/715137

应用案例系列

《OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库》https://developer.aliyun.com/article/702436
《日均处理万亿数据!Flink在快手的应用实践技术演进之路》https://developer.aliyun.com/article/712436
《小红书如何实现高效推荐?解密背后的大数据计算平台架构》https://developer.aliyun.com/article/712736
《用Flink取代Spark Streaming!知乎实时数仓架构演进》https://developer.aliyun.com/article/712690
《58 集团大规模 Storm 任务平滑迁移至 Flink 的秘密》 https://developer.aliyun.com/article/712714
《腾讯基于 Flink 的实时流计算平台演进之路》
《菜鸟在物流场景中基于Flink的流计算实践》
《数据不撒谎,Flink-Kafka性能压测全记录!》
《基于Flink构建实时数据仓库》

Flink中文社区ververica宝藏系列

《Apache Flink – 重新定义计算》
https://ververica.cn/developers/redefine-calculation
《Spark VS Flink 下一代大数据计算引擎之争,谁主浮沉(上)》
https://ververica.cn/developers/big-data-computing-engine-battle/
《比拼生态和未来,Spark 和 Flink 哪家强(下)》https://ververica.cn/developers/competition-ecology-and-future/
《Flink实时计算性能分析》
https://ververica.cn/developers/shishijisuan/
《Apache Flink状态管理和容错机制介绍》
https://ververica.cn/developers/introduction-to-state-management-and-fault-tolerance/
《一文了解 Apache Flink 核心技术》
https://ververica.cn/developers/apache-flink-core-technology/
《Apache Flink结合Kafka构建端到端的Exactly-Once处理》
https://ververica.cn/developers/exactly-once/
《Apache Flink 零基础实战教程:如何计算实时热门商品》
https://ververica.cn/developers/computing-real-time-hot-goods/
《Apache Flink®生态所面临的机遇与挑战》
https://ververica.cn/developers/opportunities-and-challenges/
《深入了解 Flink 的网络协议栈》
https://ververica.cn/developers/flink-network-protocol/
《谈谈流计算中的『Exactly Once』特性》
https://ververica.cn/developers/exactly-once-2/
《如何从小白成长为 Apache Committer》
https://ververica.cn/developers/how-to-be-committer/
《深度剖析阿里巴巴对 Apache Flink 的优化与改进》
https://ververica.cn/developers/alibaba-youhua/
《为什么说流处理即未来》
https://ververica.cn/developers/stream-processing-is-the-future/
《Apache Flink 类型和序列化机制简介》
https://ververica.cn/developers/introduction-to-type-and-serialization-mechanisms/
《Apache Flink SQL概览》
https://ververica.cn/developers/apache-flink-sql-overview/
《Apache Flink®流式 SQL – 回首2018》
https://ververica.cn/developers/streaming-sql-2018/
《5分钟从零构建第一个 Apache Flink 应用》
https://ververica.cn/developers/build-from-zero/
《基于Streaming构建统一的数据处理引擎的挑战与实践》
https://ververica.cn/developers/data-processing-engine/
《流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比》
https://ververica.cn/developers/stream-computing-framework/
《批流统一计算引擎的动力源泉—Shuffle机制的重构与优化》
https://ververica.cn/developers/shuffle-mechanism/
《Deploy Apache Flink® Natively on YARN/Kubernetes》
https://ververica.cn/developers/deploy-apache-flink-natively-on-yarn-kubernetes/

Flink中文社区ververica资源下载系列

《Apache Flink China Meetup – S01 上海站》https://ververica.cn/developers/meetup-s01-shanghai/
《Apache Flink China Meetup – S01 北京站》https://ververica.cn/developers/meetup-s01-beijing/
《Apache Flink China Meetup – S01 深圳站》https://ververica.cn/developers/meetup-s01-shenzhen/
《Apache Flink China Meetup – S01 成都站》https://ververica.cn/developers/meetup-s01-chengdu/
《Apache Flink China Meetup – S02 上海站》https://ververica.cn/developers/meetup-s02-shanghai/
《Apache Flink China Meetup – S02 北京站》https://ververica.cn/developers/meetup-s02-beijing/
《Apache Flink China Meetup – S02 深圳站》https://ververica.cn/developers/meetup-s02-shenzhen/
《Flink Forward China 2018 – 主会场》https://ververica.cn/developers/ffc-2018-5/
Flink Forward China 2018 – 分会场一https://ververica.cn/developers/ffc-2018-1/
Flink Forward China 2018 – 分会场二https://ververica.cn/developers/ffc-2018-2/
Flink Forward China 2018 – 分会场三https://ververica.cn/developers/ffc-2018-3/
Flink Forward China 2018 – 分会场四https://ververica.cn/developers/ffc-2018-4/
Flink Forward China 2018 – 分会场五https://ververica.cn/developers/ffc-2018-5/
《Apache Flink China Meetup – S02 特别场杭州 · Apache Flink × Blink》https://ververica.cn/developers/meetup-s02-hangzhou/
《Apache Flink 钉钉群直播教程-基础篇》https://ververica.cn/developers/flink-training-course1/
《社区专刊电子版全集》https://ververica.cn/developers/社区专刊全集/
《Apache Flink 钉钉群直播教程-运维&实战篇》https://ververica.cn/developers/flink-training-course3/
《Apache Flink China Meetup – S03 北京站》https://ververica.cn/developers/meetup-s03-beijing/
《Apache Kafka × Apache Flink Meetup – 北京站》https://ververica.cn/developers/meetup-kafka-flink-beijing/
《Apache Flink China Meetup – S03 上海站》https://ververica.cn/developers/meetup-s03-shanghai/
《Apache Flink 钉钉群直播教程-基础篇》https://ververica.cn/developers/flink-training-course1/
《Apache Flink 钉钉群直播教程-进阶篇》https://ververica.cn/developers/flink-training-course2/
《Apache Flink 钉钉群直播教程-运维&实战篇》https://ververica.cn/developers/flink-training-course3/

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大数据技术与架构

原文地址:https://www.cnblogs.com/importbigdata/p/11431859.html