最近有不少同学咨询面试应该怎么准备？一般面试官会问哪些问题？对于这些比较困惑或者是感觉需要准备的东西太多了无从下手，所以这篇文章主要聊聊自己的看法，希望能够帮助建立系统性上的思考，应该怎么去准备。面试其实是自我...

软件架构的复杂性通常并不是由功能性需求来决定，而是取决于非功能性需求，例如高性能、高可用、易扩展、易运维、低成本等要求，功能性需求通常是易于实现的，但是为了满足非功能性需求需要去做不同的技术方案选型对比、架构...

摘要：实时数仓以提供低延时数据指标为目的供业务实时决策，本文主要介绍基于Flink的广告实时数仓建设，主要包括以下内容：

流式计算中，端到端表示从外部读取数据、中间处理、数据输出外部三个处理环节。在理想状态即7*24任务不出错或者异常情况下，也就是每一步处理都正常，那么就能保证最终处理输出的数据正确，但是在实际的情况中，可能会出现网络...

规则引擎通常对我们的理解就是用来做模式匹配的，在数据流里面检测满足规则要求的数据。有人会问为什么需要规则动态变更呢？直接修改了规则把服务重启一下不就可以了吗，这个当然是不行的，规则引擎里面通常会维护很多不同的...

本篇主要演练使用Flink-Cep+Groovy+Aviator 来实现一个物联网监控规则中的一个场景案例，后续将会介绍如何实现规则动态变更。

在计算与存储一体化的情况，spark任务在调度task时会优先将其调度在数据所在的节点上或者相同的rack上，这样可以减少数据在不同节点或者不同rack上移动所带来的性能消耗；目前在Flink on yarn模式下，TaskExecutor的资源位置...

在Flink中，EventTime即事件时间，能够反映事件在某个时间点发生的真实情况，即使在任务重跑情况也能够被还原，计算某一段时间内的数据，那么只需要将EventTime范围的数据聚合计算即可，但是数据在上报、传输过程中难免会发生数...

在Flink1.10任务提交流程分析(一)中分析了从flink run开始到任务提交到集群前的流程分析，对于不同的提交模式Flink中使用不同的PipelineExecutor，本篇基于yarn-per-job模式分析向yarn-cluster提交任务的流程。(注：基于1....

Flink任务常见的提交方式通过flink run命令方式提交，如果我们想自己通过API方式实现任务提交，那么就需要了解flink run执行过程，本篇主要透过源码分析其提交流程。(注：基于1.10.1分析)...