Flink Forward SF 2017 演讲：Eron Wright 带您探索 Flink 与 TensorFlow 的结合 Eron Wright 在 Flink Forward SF 2017 大会上发表了关于 Flink 与 TensorFlow 集成的演讲。此次演讲深入探讨了如何将这两个强大的框架结合，以构建可扩展的机器学习应用。 演讲内容涵盖： Flink 处理实时数据流的优势 TensorFlow 在机器学习模型训练和推理方面的能力 Flink 与 TensorFlow 集成的架构和实现细节 如何使用 Flink 和 TensorFlow 构建端到端的机器学习流水线 实际应用案例分享 通过此次演讲，您将了解 Flink 和 TensorFlow 集成的潜力，以及如何利用它们构建智能实时应用。

本代码展示如何使用 Flink 从 HDFS 读取数据。

基于Flink流处理的电商全端用户画像系统 分享实时亿级电商用户画像系统实践经验

优化Flink运行时和DataStream API以实现流批一体处理

Iceberg 与 Flink：高效数据湖管理 这个 JAR 包 (iceberg-flink-runtime-1.15-1.3.1.jar) 为 Apache Iceberg 和 Apache Flink 的集成提供支持，版本分别为 1.15 和 1.3.1。它允许开发者利用 Flink 的流处理能力来管理和分析存储在 Iceberg 数据湖中的数据。 主要功能 高效数据写入: 利用 Flink 的并行处理能力，实现高效的数据写入 Iceberg 数据湖。 实时数据分析: 支持对 Iceberg 数据湖中的数据进行实时分析和处理。 增量数据处理: Iceberg 的 ACID 事务特性，结合 Flink 的状态管理，可以实现增量数据处理，例如变更数据捕获 (CDC)。 灵活的数据管理: Iceberg 的模式演化和分区管理功能，可以灵活地管理和组织数据湖中的数据。 使用场景 构建实时数据湖平台 实时数据仓库和 ETL 流式数据分析 增量数据处理和 CDC 总结 Iceberg 和 Flink 的集成，为构建高效、实时的数据湖解决方案提供了强大的工具。

Apache Flink 具备广泛的适应性，支持在各种环境中运行： 本地环境: 直接在个人电脑上启动 Flink，适用于学习和开发测试。 集群环境: YARN: 与 Hadoop 集成，利用 YARN 的资源管理和调度功能。 Kubernetes: 在容器化环境中部署和管理 Flink 应用。 云平台: 各大云服务商均提供 Flink 服务，例如阿里云实时计算 Flink 版。 无论选择哪种方式，Flink 都能提供高效、可靠的流式数据处理能力。

Apache Flink 社区近年来不断拓展流处理的边界，认识到流处理是构建数据处理应用程序的统一范式，超越了实时分析的范畴。Flink 社区最新的重大举措是对 API 和运行时栈进行重新架构，目标是自然地支持各种分析和数据驱动应用程序，统一批处理和流处理的 API（Table API 和 DataStream API），并构建一个不仅在流处理方面而且在批处理性能方面都处于最先进水平的流式运行时。本次分享将概述上述工作背后的目标和技术，并探讨 Apache Flink 在流处理和“超越流处理”用例中的应用，以及社区为支持用户、应用程序和生态系统增长所做的各种努力。

这份PDF文件涵盖了Flink七大武器的深入分析和实际应用案例。

Apache Flink 支持丰富的命令行参数，赋予用户对运行时行为的精细控制。例如，参数 -p 定义并行度，-c 指定应用主类。此外，Flink 还提供诸如 -s 用于指定保存点路径等高级选项，支持从故障中恢复和程序迁移。

ClickHouse 20.2.1.2170 官方资源获取 ClickHouse 20.2.1.2170 版本现已提供官方资源获取途径，包含以下组件： clickhouse-server-20.2.1.2170.tgz：ClickHouse 服务端程序 clickhouse-client-20.2.1.2170.tgz：ClickHouse 客户端程序 clickhouse-common-static-dbg-20.2.1.2170.tgz：ClickHouse 调试工具