先跟大家分享一個好消息！即日起，Apache Flink 社群微信公衆号 Ververica 正式更名為 Flink 中文社群 并由 Apache Flink PMC 成員進行維護，是國内唯一的 Flink 社群官方微信公衆号，詳細資訊請見次條「聲明」。
在去年的一年中，Flink 中文社群共釋出文章 144 篇，通過提供 Flink 技術原理剖析、上手實操、多場景下的最佳實踐以及社群的最新資訊等幫助大家更好的了解、使用 Flink。
同時，我們也發現目前社群除文章、直播教程、Meetup 外還缺少一個清晰的圖譜讓大家了解 Flink 完整的技術體系與學習路徑。是以，社群整理了這樣一份知識圖譜，由 Apache Flink Committer 執筆，四位 PMC 成員稽核，将 Flink 9 大技術版塊詳細拆分，突出重點内容并搭配全面的學習素材。看完這份圖譜，才算真的搞懂 Flink！
▽ Flink 知識圖譜概覽 ▽
如何擷取？
關注「Flink 中文社群」微信公衆号，背景回複關鍵字“圖譜”即可下載下傳 PDF 版本，内含大量補充連結，一鍵點選即可檢視相關素材！
最實用的知識圖譜
1.内容全面，将 Flink 所涉及的技術内容劃分為 9 大版塊，每部分内容進行詳細分解，并提供學習路徑及深入了解的學習素材。
- Streaming Processing Concepts(common concepts for stream processing)
- Architecture
- State Management
- DataStream
- Libraries
- Table API & SQL
- Deployment and Operations
- Debugging and Monitoring
- Ecosystem
- Use Cases
2.層次分明，将各部分技術内容中的基礎入門知識進行标示，重點突出，幫你找到清晰的學習路徑。
3.友善實用，每個知識點附帶補充說明的連結與最佳學習素材，可及時進行深度探索，有助于了解消化。
4.強大的拓展閱讀資料配置，整合了社群全年輸出的技術文章、系列直播教程、線下 Meetup 及 Flink Forward Asia 的精華内容，一圖在手，學好 Flink 不用愁！
各版塊知識點詳解
部分知識圖譜擴充素材
直播教程
| Flink 基礎概念解析
| Flink 開發環境搭建和應用的配置、部署及運作
| Flink Datastream API 程式設計
| Flink 用戶端操作
| Flink Time & Window
| Flink 狀态管理及容錯機制
| Flink Table API 程式設計
| Flink SQL 程式設計實踐
| 5分鐘從零建構第一個 Flink 應用
| 零基礎實戰教程：如何計算實時熱門商品
| Runtime 核心機制剖析
| 時間屬性深度解析
| Checkpoint 原理剖析與應用實踐
| Flink on Yarn / K8s 原理剖析及實踐
| 資料類型和序列化
| Flink 作業執行深度解析
| 網絡流控和反壓剖析
| 詳解 Metrics 原理與實戰
User Case 及補充
| 小米流式平台架構演進與實踐
| 美團點評基于 Flink 的實時數倉平台實踐
| 監控名額10K+！攜程實時智能檢測平台實踐
| Lyft 基于 Flink 的大規模準實時資料分析平台
| 基于 Flink 建構 CEP 引擎的挑戰和實踐
| 趣頭條基于 Flink 的實時平台建設實踐
| G7 在實時計算的探索與實踐
| Flink 靠什麼征服餓了麼工程師？
| Apache Flink 的遷移之路，2 年處理效果提升 5 倍
| 日均百億級日志處理：微網誌基于 Flink 的實時計算平台建設
| Flink 在同程藝龍實時計算平台的研發與應用實踐
| 從 Storm 到 Flink，汽車之家基于 Flink 的實時 SQL 平台設計思路與實踐
| 日均處理萬億資料！Apache Flink在快手的應用實踐與技術演進之路
| 從 Spark Streaming 到 Apache Flink : 實時資料流在愛奇藝的演進
| Apache Flink 在 eBay 監控系統上的實踐和應用
| 每天30億條筆記展示，小紅書如何實作實時高效推薦？
| 360深度實踐：Flink 與 Storm 協定級對比
| Blink 有何特别之處？菜鳥供應鍊場景最佳實踐
| 58 集團大規模Storm 任務平滑遷移至 Flink 的秘密
| 從Storm到Flink，有贊五年實時計算效率提升實踐
拓展連結
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https://ververica.cn/developers/table-api-programming/ https://sf-2017.flink-forward.org/kb_sessions/streaming-models-how-ing-adds-models-at-runtime-to-catch-fraudsters/ https://sf-2017.flink-forward.org/kb_sessions/building-a-real-time-anomaly-detection-system-with-flink-mux/ https://sf-2017.flink-forward.org/kb_sessions/dynamically-configured-stream-processing-using-flink-kafka/ https://jobs.zalando.com/en/tech/blog/complex-event-generation-for-business-process-monitoring-using-apache-flink/ https://berlin-2017.flink-forward.org/kb_sessions/drivetribes-kappa-architecture-with-apache-flink/ https://2016.flink-forward.org/kb_sessions/a-brief-history-of-time-with-apache-flink-real-time-monitoring-and-analysis-with-flink-kafka-hb/ https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/monitoring/checkpoint_monitoring.html https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/functions/udfs.html https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/functions/systemFunctions.html https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/table/streaming/dynamic_tables.html https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/monitoring/metrics.html重磅福利
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