一年標星翻倍，它憑什麼成為GitHub最活躍大數據項目之一？_風聞
大数据文摘-大数据文摘官方账号-2020-08-20 13:08
大數據文摘出品
2015年，阿里搜索算法團隊遇到了一個問題。
整個淘寶和天貓的商品都需要實時更新到在線的搜索和推薦引擎中，以及要根據用户在在線行為進行實時個性化的搜索排序和推薦。
在這樣挑戰的業務需求大背景下，阿里搜索團隊迫切需要找到一個能承受巨大計算量並且實時化的計算引擎。
通過綜合多方面因素的權衡和判斷，阿里最終選擇了Flink作為實時計算引擎。
之後也正如我們所見，阿里集團頂住了包括雙十一、618等全年不斷的大大小小促銷活動。
作為一個14年才進入Apache的年輕項目，當時的Flink是如何吸引了阿里搜索團隊的注意的呢？
阿里巴巴資深技術專家，實時計算負責人，也是Flink中文社區發起人王峯 (莫問)告訴我們，團隊首先看中的是Flink的架構設計，尤其是作為一個純流式思想來做大數據處理，不僅可以基於Kappa結構來做流式數據處理，還可以基於流為核心做批流融合的計算能力。
也正因如此，作為備受矚目的新一代開源大數據計算引擎，Flink項目已成為Apache基金會和GitHub最為活躍的項目之一。在去年年底Flink Forward Asia 2019上透露，僅僅是2019年一年的時間，Flink在GitHub上的star數量就翻了一倍，貢獻者數量也呈現出持續增長的態勢。
為了讓更多技術從業者瞭解Flink，Apache Flink Committer執筆，四位PMC成員審核，將Flink 9大技術版塊詳細拆分，突出重點內容並搭配全面的學習素材。
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各版塊知識點詳解
Streaming Processing Concepts(common concepts for stream processing)
Architecture
State Management
DataStream
Libraries
Table API & SQL
Deployment and Operations
Debugging and Monitoring
Ecosystem
Use Cases
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知識圖譜作者介紹：
程鶴羣（軍長），Apache Flink Committer，阿里巴巴技術專家，2015年4月加入阿里巴巴，從事主搜離線相關開發。2016年開始參與Flink SQL相關的研發。2018年開始核心參與Flink Table API相關的研發。