一些常见操作

flink-streaming-platform-web 系统是基 Flink 封装的一个可视化的、轻量级的 flink web 客户端系统，用户只需在 web 界面进行 sql 配置就能完成流计算任务 主要功能:包含任务配置、启/停任务、告警、日志等功能，支持 sql 语法提示，格式化、sql 语句校验。

Spark是基于内存计算的通用大数据并行计算框架，内置多种组件，如批处理、流处理、机器学习和图处理。Hive是基于Hadoop的数据仓库，支持类SQL的命令查询，提升了Hadoop的易用性。Spark与Hive、Hadoop通常是搭配使用，利用Hive中的数据分区可以方便地管理和过

一些常见操作

本文由好未来资深数据平台工程师毛祥溢分享，主要介绍批流融合在教育行业的实践。内容包括两部分，第一部分是好未来在做实时平台中的几点思考，第二部分主要分享教育行业中特有数据分析场景。

Pipline是流水线，表示一整个流程。Stage表示流水线的其中一个阶段。是一个比较抽象层面的描述，因为stage主要表示一种逻辑上的顺序关系，而具体每一个阶段要干嘛、怎么干，使用Sink来进行描述。

一些常见操作

我的意思还是用它。

我的意思还是用它。

Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储

Thank Zhihao Tao for your hard work. The document spent countless nights and weekends, using his hard work to make it convenient for everyone.

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首先概括一下基本的区别: TCP 是一个面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层协议。 而 UDP 是一个面向无连接的传输层协议。(就这么简单，其它 TCP 的特性也就没有了)。 具体来分析，和 UDP 相比，TCP 有三大核心特性:

本文将从什么是CEP、CEP与流式计算、CEP分布式实现等几个方面简单介绍CEP。

本文将从什么是CEP、CEP与流式计算、CEP分布式实现等几个方面简单介绍CEP。

​  一直有人在Zeppelin社区问能否在Zeppelin里使用Flink。现在终于有了进展了，从Zeppelin 0.9开始将正式支持Flink 1.10。Flink是一个批流统一的计算引擎，本文将从第一个wordcount的例子为起点来讲述如何在Zeppelin中使用Flink。

在Flink on Zeppelin系列的前面几篇文章中，我讲述了如何在Zeppelin里使用Flink的一些基本操作和配置， 中间也会穿插一些高级feature，但都比较零散，这篇文章会集中重点讲述一些非常实用的Flink on Zeppelin的高级feature。

最近做了一系列Flink on Zeppelin的视频教程，整理出来分享在公众号上，希望对大家有所帮助。下面是大纲：

 在Flink on Zeppelin 入门篇 中我们讲述了如何配置Zeppelin + Flink来运行一个最简单的WordCount例子。本文将讲述如何使用Flink SQL + UDF来做Batch ETL和BI数据分析的任务。

 继之前入门篇和Batch篇之后，今天这篇Flink on Zeppelin主要讲述如何在Zeppelin中使用Flink的Streaming功能，我们会以2个主要的场景来讲：

今天我来讲下如何在Zeppelin里做机器学习。机器学习的重要性我就不多说了，我们直奔主题。

首先概括一下基本的区别: TCP 是一个面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层协议。 而 UDP 是一个面向无连接的传输层协议。(就这么简单，其它 TCP 的特性也就没有了)。 具体来分析，和 UDP 相比，TCP 有三大核心特性:

第13周总结：Spark&流计算，数据分析和机器学习总结

简介： 6月14日，阿里巴巴计算平台事业部与阿里云开发者社区共同举办的大数据+AI Meetup 系列第一季即将重磅开启，此次 Meetup 邀请了来自阿里巴巴、Databricks、快手、网易云音乐的7位技术专家，集中解读大数据当前热门话题！

简介： 作为 Dataflow 模型的最早采用者之一，Apache Flink 在流批一体特性的完成度上在开源项目中是十分领先的。本文将基于社区资料和笔者的经验，介绍 Flink 目前（1.10）流批一体的现状以及未来的发展规划。

简介： 本文讲述 Flink 在 Shopee 新加坡数据组（Shopee Singapore Data Team）的应用实践，主要内容包括：实时数仓建设背景、Flink 在实时数据数仓建设中结合 Druid、Hive 的应用场景、实时任务监控

 继之前入门篇和Batch篇之后，今天这篇Flink on Zeppelin主要讲述如何在Zeppelin中使用Flink的Streaming功能，我们会以2个主要的场景来讲：

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？

 李博闻（博闻） Flink 中文社区

简介： Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓，给离线数仓带来 Flink 流处理实时且 Exactly-once 的能力。另外，Flink 1.11 完善了 Flink 自身的 Filesystem connector，大大提高了 Flink 的易用性。

简介： 6月14日，阿里巴巴计算平台事业部与阿里云开发者社区共同举办的大数据+AI Meetup 系列第一季即将重磅开启，此次 Meetup 邀请了来自阿里巴巴、Databricks、快手、网易云音乐的7位技术专家，集中解读大数据当前热门话题！

简介： 为更好的助力各行各业实现企业数字化转型，为企业的创新、重构核心竞争力提供坚实支撑；阿里云实时计算重磅推出金融、物流、IoT、广告等行业整体解决方案白皮书。

Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。

简介： 为期一天半的 Flink Forward 中文精华版在北京、上海、杭州三地进行联动直播，吸引了全球近 20000 人次开发者在线观看。除优质内容外，Flink Forward 精华版还首次开创问题征集，在线观看直播的同学可及时对嘉宾分享提出疑问并邀请讲师在线解答。

Flink Kafka Connector 实战