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Flink ML是一个提供机器学习（ML）API和库的库，可简化机器学习管道的构建。 它为MLlib开发人员提供了一套标准的ML API，以实现ML算法，并提供了ML算法库，这些库可用于为训练和推理工作构建ML管道。 Flink ML是在的保护下开发的。 建设项目 运行mvn clean package命令。 然后，您将找到一个包含应用程序的JAR文件，以及可能作为依赖项添加到该应用程序的任何库： target/-.jar 。 贡献 您可以在了解有关如何进行贡献的更多信息。 对于代码贡献，请仔细阅读“部分，以了解正在进行的社区工作。 执照 该存储库中的代码已获得。

流计算中的一致性语义定义，以及通常系统怎么支持一致性语义，Flink+Fafka如何实现端到端的一致性语义。Flink会定期地产生checkpoint并且把这些checkpoint写入到一个持久化存储上，比如S3或HDFS。这个写入过程是异步的，这就意味着Flink即使在checkpointing过程中也是不断处理输入数据的。

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2021年5月22日，Apache Flink Meetup 北京站圆满结束！本次 Meetup 可以说是近期最为隆重的 Meetup。 不仅有 4 位技术专家带来 Flink 1.13 版本新功能的深入解读。例如 Window TVF，DataStream & Table API 交互等；还有来自字节跳动、快手、爱奇艺和小红书的 4 位资深行业技术专家分享 Flink 在互娱行业中的实践应用。全方位解析包括精准推荐、实时数仓、数据分析等在内的行业面临的典型问题。 1、深入解读 Flink SQL 1.13.pdf 2、Flink 1.13：Towards Scalable Cloud Native Application 3、面向流批一体的 Flink 运行时与 DataStream API 优化 4、State backend Flink-1.13 优化及生产实践分享 5、Flink 在小红书的实践 6、Flink 在字节跳动推荐特征体系中的落地实践 7、快手基于 Flink 构建实时数仓的场景化实践 8、Flink 在爱奇艺广告业务的实践

This book will be your definitive guide to batch and stream data processing with Apache Flink. The book begins by introducing the Apache Flink ecosystem, setting it up and using the DataSet and DataStream API for processing batch and streaming datasets. Bringing the power of SQL to Flink, this book will then explore the Table API for querying and manipulating data. In the latter half of the book, readers will get to learn the remaining ecosystem of Apache Flink to achieve complex tasks such as event processing, machine learning, and graph processing. The final part of the book would consist of topics such as scaling Flink solutions, performance optimization, and integrating Flink with other tools such as Hadoop, ElasticSearch, Cassandra, and Kafka.

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