周凯波(宝牛)

周凯波(宝牛)

阿里巴巴技术专家

阿里巴巴技术专家,四川大学硕士,2010年毕业后加入阿里搜索事业部,从事搜索离线平台的研发工作,参与将搜索后台数据处理架构从MapReduce到Flink的重构。目前在阿里计算平台事业部,专注于基于Flink的一站式计算平台的建设。
Flink 1.10 Native Kubernetes 原理与实践
Flink 1.10 Native Kubernetes 原理与实践

千呼万唤始出来,在 Kubernetes 如火如荼的今天,Flink 社区终于在 1.10 版本提供了对 Kubernetes 的原生支持,也就是 Native Kubernetes Integration[1]。不过还只是 Beta 版本,预计会在 1.11 版本里面提供完整的支持。

Apache Flink 进阶教程(四):Flink on YarnK8s 原理剖析及实践
Apache Flink 进阶教程(四):Flink on YarnK8s 原理剖析及实践

本文主要介绍 Flink on Yarn/K8s 的原理及应用实践,文章将从 Flink 架构、Flink on Yarn 原理及实践、Flink on Kubernetes 原理剖析三部分内容进行分享并对 Flink on Yarn/Kubernetes 中存在的部分问题进行了解答。

Apache Flink 零基础入门(五):客户端操作
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在前面几期的课程里面讲过了 Flink 开发环境的搭建和应用的部署以及运行,今天的课程主要是讲 Flink 的客户端操作。本次讲解以实际操作为主。这次课程是基于社区的 Flink 1.7.2 版本,操作系统是 Mac 系统,浏览器是 Google Chrome 浏览器。有关开发环境的准备和集群的部署,请参考「**

谈谈流计算中的『Exactly Once』特性
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本文翻译自 streaml.io 网站上的一篇博文:“Exactly once is NOT exactly the same” ,分析了流计算系统中常说的『Exactly Once』特性,主要观点是:『精确一次』并不保证是完全一样

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