一、Apache Flink 的定义、架构及原理
Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。
Flink知识图谱
社区整理了这样一份知识图谱，由 Apache Flink Committer 执笔，四位 PMC 成员审核，将 Flink 9 大技术版块详细拆分，突出重点内容并搭配全面的学习素材。看完这份图谱，才算真的搞懂 Flink！
2019_Flink社区年度文章合集
在过去的一年中 Apache Flink 社区官方微信公众号为小伙伴们推送了大数据及 Flink 相关活动资讯 46 篇；Apache Flink 的系列基础教程 19 篇、企业级应用实践 20+、实操系列以及实时数仓、风控、CEP 等典型应用场景及技术干货 50+。
linux netcat 命令——网络工具中的瑞士军刀
netcat是网络工具中的瑞士军刀，它能通过TCP和UDP在网络中读写数据。通过与其他工具结合和重定向，你可以在脚本中以多种方式使用它。使用netcat命令所能完成的事情令人惊讶。
应对Hadoop集群数据疯长，这里祭出了4个治理对策！
一、背景
在目前规模比较大的互联网公司中，总数据量能达到10PB甚至几十PB数据量的公司，我认为中国已经有超过了20家了。而在这些公司中，也有很多家公司的日数据增长达到100TB+了。
Spark项目智慧城市车流量分析项目之固定卡口下车辆的行车轨迹
数据集
- 日期 卡口ID 摄像头编号 车牌号 拍摄时间
- date monitor_id camera_id car action_time
车速 道路ID 区域ID
speed road_id area_id
基于WIFI探针的商业大数据分析系统（hadoop+spark+hbase+bootstrap+echarts）
简介
服务端主要接收探针每三秒发送一次的数据，于接收端搭建Tomcat纵向集群，有效处理1300台以上的并发请求，将数据保存到数据分析平台待用，文件系统使用HDFS分布式文件系统。数据分析平台搭建于Linux系统，采用Spark&Habse的分布式搭建模式，后台数据分析程序在3秒之内分析完实时数据，传至前台可视化，实现实时数据的展示。
作品较好的完成包括客流量、入店量、入店率、来访周期、新老顾客、顾客活跃度、驻店时长、来访周期、跳出率、深访率在内的九大基础指标的分析。并于前端页面上注重直观展示数据的变化趋势，数据分析所涉及的范围根据店铺具体情况支持自定义阕值。
对于探针功能的拓展：探针绑定短信模块，后台实现短信接口，从而对探针实现远程控制与状态监控。针对不同店铺大小推出小店铺探针，中性店铺三探针，大型店铺多探针模式，中型以上店铺支持定位，从而进一步分析呈现区域热点。
此外作品特色的添加了分析预测的功能，并基于分析预测功能结合历史数据智能的为商家提供商业决策支持，其中包括营销方案的推送，店铺排名波动的提醒功能。