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官宣！阿里Blink和Flink合并计划出炉

apache已公开合并计划，点击可阅读原文《Batch as a Special Case of Streaming and Alibaba's contribution of Blink》，由AI前线进行了翻译。

菜鸟的物流数据本身就有链路复杂、实操节点多、汇总维度多、考核逻辑复杂的特点，对于实时数据的计算存在很大挑战。经过仓配ETL团队的努力，目前仓配实时数据已覆盖了绝大多数场景，但是有这样一类特殊指标：“晚...

如<利用blink+MQ实现流计算中的延时统计问题>一文中所描述的场景，我们将其简化为以下案例：实时流的数据源结构如下：

表格存储（Table Store）是阿里云自研的NoSQL多模型数据库，提供PB级结构化数据存储、千万TPS以及毫秒级延迟的服务能力。在实时计算场景里，表格存储强大的写入能力和多模型的存储形态，使其不仅可以作为计算结果...

阿里妹导读：菜鸟供应链业务链路长、节点多、实体多，使得技术团队在建设供应链实时数仓的过程中，面临着诸多挑战，如：如何实现实时变Key统计？如何实现实时超时统计？如何进行有效地资源优化？如何提升多实时流...

交易数据的实时统计是电商网站一个核心功能，可以帮助用户实时统计网站的整体销售情况，快速验证“新销售策略”的效果。我们今天介绍一个基于表格存储(Tablestore)实现交易数据的实时计算，给大家提供一个新使用方式。

本文为 Apache Flink 新版本重大功能特性解读之 Flink SQL 系列文章的开篇，Flink SQL 系列文章由其核心贡献者们分享，涵盖基础知识、实践、调优、内部实现等各个方面，带你由浅入深地全面了解 Flink SQL。