Apache Flink（flink-1.14.4-bin-scala_2.12.tgz）是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。

Apache Flink（flink-1.14.4-bin-scala_2.11.tgz）是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。

Apache Flink（flink-1.15.0-src.tgz）是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。

Apache Flink作为流式计算的佼佼者，如何快速入手一个Flink项目呢，本例就以经典的大数据word count统计为例，讲述传统Apache Flink DataSet API（批处理API）和新的流式DataStream API的两种实现，从代码动手开始揭开Apache Flink的神秘面纱，项目包含以下内容： 1. 环境准备和创建项目 1.1 软件准备及版本 1.2 IDEA下创建Java项目FlinkTutorial 2. DataSet API 批处理实现word count 3. DataStream API 流处理实现word count 3.1 有界的流处理 3.2 无界的流处理

Apache-flink 未授权访问任意jar包上传反弹shell

Apache Flink 在快手的过去、现在和未来.pdf

互联网和移动互联网技术开启了大规模生产、分享和应用数据的大数据时代。面对如此庞大规模的数据，如何存储？如何计算？各大互联网巨头都进行了探索。Google的三篇论文 GFS(2003)，MapReduce(2004)，Bigtable(2006)为大数据技术奠定了理论基础。随后，基于这三篇论文的开源实现Hadoop被各个互联网公司广泛使用。在此过程中，无数互联网工程师基于自己的实践，不断完善和丰富Hadoop技术生态。经过十几年的发展，如今的大数据技术生态已相对成熟，围绕大数据应用搭建的平台架构和技术选型也逐渐趋向统一。 上图是目前国内各大互联网公司普遍采用的大数据平台架构和技术选型。康威定律

双项-主题模型 Apache Flink的BTM实现。 有关算法的详细信息，请参见论文

目前开源大数据计算引擎有很多选择，流计算如 Storm、Samza、Flink、Kafka Stream 等，批处 理如Spark、Hive、Pig、Flink 等。而同时支持流处理和批处理的计算引擎，只有两种选择:一个 是Apache Spark,一个是Apache Flink

Apache Flink v1.9 官方中文文档.pdf Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。