如何深度融合 Flink 和 Kubernetes实现运维资源的统一管理？

Flink 是这两年大数据领域最火的开源分布式流处理框架，而 Flink 的核心架构以及执行流程拆解，自然而然就成了大数据工程师、架构师的必备技能。

过去，一个优质的大数据岗位可能只需要你对 Spark 应用到炉火纯青。但现在，如果你没接触过 Flink，或缺少实时计算项目经验，大公司的团队会直接 Pass，小公司也会犹豫再三。

说白了，技术的本质是进化。Flink 的流处理引擎只需要很少配置就能实现高吞吐率和低延迟，同时支持 Event Time 和乱序事件，还在容错机制、内存管理、迭代和增量迭代方面具备强有力的优势，无疑是新一代大数据计算框架的佼佼者。

常见数据流动架构图

如今，有许多知名团队已经在 Flink 实践探索的道路上越走越远。

拿阿里来说，Flink 最典型的业务场景是实时 BI，阿里内部有着海量的在线交易以及用户数据，实时看到各个维度的数据统计，可以及时地感知并指导其精细化运营。

字节跳动基于 Flink 实现了 MQ-Hive 实时数据集成

美团基于Flink打造实时计算平台

TalkingData迁移Flink，2年内数据处理效果提升5倍

阿里基于Flink打造实时计算平台，支撑淘宝、天猫、支付宝、高德、飞猪、优酷、菜鸟、饿了么等所有阿里巴巴集团下的所有子公司的数据业务

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• Day02 Flink Application 抽象和提交部署源码剖析核心篇
  

• Day03 Flink Slot 资源管理源码剖析实战篇

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