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Flink Forward Asia 2019 - 回顾与展望 本次大会聚焦于 Flink 生态系统最新进展和未来发展方向。众多来自业界的专家学者分享了 Flink 在实际应用中的经验和见解，探讨了 Flink 如何助力企业应对大数据时代的挑战。 大会亮点包括： Flink 新功能解读: 专家深入解读了 Flink 最新版本的功能特性，展示了 Flink 在处理高吞吐、低延迟数据流方面的强大能力。 Flink 应用案例分享: 来自不同行业的企业代表分享了 Flink 在实际场景中的应用案例，涵盖了实时数据分析、机器学习、风险控制等多个领域。 Flink 生态系统展望: 业界专家共同探讨了 Flink 生态系统的未来发展趋势，展望了 Flink 如何在云原生时代发挥更重要的作用。 Flink Forward Asia 2019 为业界提供了一个交流学习的平台，促进了 Flink 技术的推广和应用，推动了大数据技术的发展。

基于Flink 1.12.0，整合 Clickhouse 和 Drools，构建一个可动态制定规则的实时营销消息推送系统，可扩展至实时推荐、风控和精准广告等场景。

Flink核心概念与应用 Flink概述 什么是Flink？ Flink的特点与优势 Flink编程模型 批处理 流处理 重要概念 Task与Operator Chains 数据流图 并行度 Task划分 TaskManager JobManager 共享资源槽 Slot的概念 资源分配与隔离 Flink的时间 事件时间 处理时间 摄入时间 Flink的Window 时间窗口 计数窗口 会话窗口 Flink的WaterMark WaterMark机制 迟到数据处理 重启策略 固定延迟重启 失败率重启 无重启

PV和UV的统计分析依赖于埋点日志数据。这些数据记录了用户在网站或应用上的各种行为，例如页面访问、点击事件、停留时间等。

flink 1.11版本后不再自带连接Hadoop的jar包，需要手动编译打包。这里分享我编译好的jar包，供有需要的人使用。

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源码编译生成的 Flink 1.12 Parcel 包，兼容 CentOS 7.5、CDH 6.3.2 和 Scala 2.12 环境，提供详细的使用教程。

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