《Kafka Stream》调研：一种轻量级流计算模式
流计算，已经有Storm、Spark，Samza，包括最近新起的Flink，Kafka为什么再自己做一套流计算呢？Kafka Stream 与这些框架比有什么优势？Samza、Consumer Group已经包装了Kafka轻量级的消费功能，难道不够吗？
花了一些时间阅读[docs](http
Flink技术源码解析（一）：Flink概述与源码研读准备
一、前言
Apache Flink作为一款高吞吐量、低延迟的针对流数据和批数据的分布式实时处理引擎，是当前实时处理领域的一颗炙手可热的新星。关于Flink与其它主流实时大数据处理引擎Storm、Spark Streaming的不同与优势，可参考https://blog.csdn.net/cm_chenmin/article/details/53072498。
出于技术人对技术本能的好奇与冲动，
数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
【阿里在线技术峰会】蒋晓伟：Blink计算引擎
在首届阿里巴巴在线峰会上，阿里资深搜索专家蒋晓伟为大家带来了题为《Blink计算引擎》的分享，相比于Flink，在上层，Blink具有批和流一体化的完备Table API，使得其能够支撑各类业务需求；在底层，Blink重新开发了兼容Flink以及生态的Runtime，实现了流处理和批处理完美的统一。