搞懂Flink Checkpoint机制，实现故障恢复、应用容错能力
各位技术学习爱好者：大家好，我是 3分钟秒懂大数据 公众号的作者阿周，上次我们讲解了Flink 四大基石中Window、Time、State，这次我给大家分享一下四大基石的最后一个知识点：checkpoint，全文总共分为3大部分，9个小点：1、什么是Checkpoint检查点？
硬核！八张图搞懂 Flink 端到端（深入原理，建议收藏）
八张图搞懂 Flink 端到端精准一次处理语义 Exactly-onceFlink在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有三个：Source 端：数据从上一阶段进入到 Flink 时，需要保证消息精准一次消费。
flink+kafka的端到端一致性
上一篇中提到flink+kafka如何做到任务级顺序保证，而端到端一致性即为实现用户数据目标端与源端的准确一致，当源端数据发生更改时，保证目标端及时、正确、持久的写入更改数据。为实现端到端一致性应在顺序保证的基础上，实现一致性语义exactly once的保证。
5 年迭代 5 次，抖音推荐系统演进历程
2021 年，字节跳动旗下产品总 MAU 已超过 19 亿。在以抖音、今日头条、西瓜视频等为代表的产品业务背景下，强大的推荐系统显得尤为重要。Flink 提供了非常强大的 SQL 模块和有状态计算模块。
Flink 100道面试题库，跟着学一遍，足以掌握 90% 的核心考点
全网你能找到的最全、最实战的 Flink 面试题库，跟着学一遍，足以掌握 90% 以上的核心考点。
Flink Kafka Connector基本概念和入门介绍
Flink 是新一代流批统一的计算引擎，它需要从不同的第三方存储引擎中把数据读过来，进行处理，然后再写出到另外的存储引擎中。Connector 的作用就相当于一个连接器，连接 Flink 计算引擎跟外界存储系统。
Flink架构及其工作原理(很详细)
原文链接：https://www.cnblogs.com/code2one/p/10123112.html关键词：Flink 架构、面试杀手锏！更多大数据架构、实战经验，欢迎关注【大数据与机器学习】，期待与你一起成长！
汽车之家：基于 Flink + Iceberg 的湖仓一体架构实践
基于 Hive 的数据仓库的痛点。痛点三:Table Evolution。上方也提到了，我们支持准实时的入仓和分析，相当于是为后续的准实时数仓建设提供了基础的架构验证。 跟进 Iceberg 版本。
手把手教你获取、编译和调试Flink的源代码
导读：本文介绍如何导入Flink源代码，对源代码进行编译、构建及调试。作者：罗江宇 赵士杰 李涵淼 闵文俊来源：华章科技01 获取与导入Flink源代码1.
大数据Hadoop之——Flink Table API 和 SQL（单机Kafka）
Table API 和 SQL 集成在同一套 API 中。如果你想实现自定义格式或连接器 用于序列化行或一组用户定义的函数，下面的依赖就足够了，编译出来的 jar 文件可以直接给 SQL Client 使用:【温馨提示】如果需要本地直接运行，得先把scope先注释掉，要不然会报如下错误:Exception in thread “main” java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/table/api/bridge/scala/StreamTableEnvironment$