1.6新特性Flink 1.6-有状态流处理的下一步在Flink 1.6.0中，我们继续在较早版本中进行的基础工作：使Flink用户能够无缝地运行快速数据处理并毫不费力地构建数据驱动的数据密集型应用程序。Flink的状态支持是使Flink在实现各种用例时如此通用和强大的关键功能之一。为了使其更容易，社区增加了对状态TTL的本地支持（FLINK-9510，FLINK-9938）。此功能允许在状态过期

ES，基本功了

Redis详细架构图，针对网上很多不够详细

目录系统平台（Hadoop、CDH、HDP）监控管理（CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Zabbix、Eagle）文件系统（HDFS、GPFS、Ceph、GlusterFS、Swift 、BeeGFS、Alluxio）资源调度（YARN、Mesos、）协调框架（ZooKeeper 、Etcd、Consul）数据存储（HBase、Cassandra、ScyllaDB

不用去细究各种 DAG 实现之间的区别

【Flink】第九篇：Flink SQL 性能优化实战Flink2022-04-11 08:00以下文章来源于章鱼沉思录，作者章鱼（Carl）章鱼沉思录.生命以负熵为食缘起最近我们组在大规模上线Flink SQL作业。首先，在进行跑批量初始化完历史数据后，剩下的就是消费Kafka历史数据进行追数了。但是发现某些作业的追数过程十分缓慢，要运行一晚上甚至三四天才能追上最新数据。由于是实时数仓指标计算上