原文：大数据时代，且看新一代计算引擎Spark和Flink成王败寇
40亿条/秒！Flink流批一体在阿里双11首次落地的背后
wuhancar    阅135
阿里 7 亿元收购 Apache Flink 商业公司 DataArtisans
kylindu    阅307    转2
流计算引擎数据一致性的本质
520jefferson    阅14
传统数仓如何转型大数据
weiwarm    阅196    转3
大数据引擎分代
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如何建立完整可用的安全大数据平台
月光阁wf16x4ew    阅2022    转24
新科技时代，一切皆数据，大数据的概念、关系与学习路线
智汇百川    阅88    转2
2015 Bossie评选：最佳的10款开源大数据工具
owenPeng    阅98    转2
大数据生态圈如何入门？
LuciferLiu    阅11
Apache Flink介绍
新进小设计    阅38    转2
基于Kafka的实时计算引擎如何选择？
邸彦强    阅124    转2
如何评估一项技术是否值得长期投入
liang1234_    阅49    转2
马蜂窝实时计算平台演进之路
不忘初心g2x5dp    阅63
第一章 数据湖，下一代大数据的发展趋势
茂林之家    阅194    转4
大数据开发，聊聊离线数仓和实时数仓
yliu277    阅617    转2
你在被窝里刷手机岁月静好，一个​“神秘引擎”却在远方和时间赛跑
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如何从0到1搭建大数据平台
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饿了么大数据计算引擎实践与应用
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一文看懂数据湖：概念、特征、架构与案例
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快速大数据：Apache Flink与Apache Spark处理流式数据比较
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Apache Flink和Apache Spark有什么异同？它们的发展前景分别怎样？
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大数据的2016全解析：持续火热、多点创新还不够，它瞄准的远不止于此！
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除了Hadoop，其他6个你必须知道的热门大数据技术
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Apache Beam成功孵化为Apache顶级项目：将统一大数据平台的开发
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比拼生态和未来，
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2001～2020大数据行业怎么样？面临哪些挑战？解决了什么问题？
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大数据时代，流式计算浪潮才刚刚开始
新用户8719ag3P    阅55
“数据湖”：概念、特征、架构与案例
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谈谈企业如何实施数据湖
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