Flink发展的如火如荼，如今已经成了实时计算领域最炙手可热的框架,同时部分网络上的文章质量参差不齐，极具误导性。

本文收录总结了目前网络上Flink最强最可靠最官方的学习资源，供大家学习使用！

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文章来源：个人公众号，云栖社区，Flink中文站等...

Flink零基础入门系列

• Flink入门
• Flink DataSet&DataSteam API
• Flink集群部署
• Flink重启策略
• Flink分布式缓存
• Flink重启策略
• Flink中的Time
• Flink中的窗口
• Flink的时间戳和水印
• Flink广播变量
• Flink-Kafka-connetor
• Flink-Table&SQL
• Flink实战项目-热销排行
• Flink-Redis-Sink
• Flink消费Kafka写入Mysql

Flink源码阅读系列

• 《Flink组件和逻辑计划》
• 《
• Flink执行计划生成
• 》
• 《
• JobManager中的基本组件(1)
• 》
• 《
• JobManager中的基本组件(2)
• 》
• 《
• JobManager中的基本组件(3)
• 》
• 《
• TaskManager
• 》
• 《
• 算子
• 》
• 《
• 网络
• 》
• 《
• 水印WaterMark
• 》
• 《
• CheckPoint
• 》
• 《任务调度及负载均衡》
• 《异常处理》

Flink高级进阶系列

• 《FaultTolerance》
• 《流表对偶(duality)性》
• 《持续查询(ContinuousQueries)》
• 《DataStream-Connectors之Kafka》
• 《SQL概览》
• 《JOIN 算子》
• 《TableAPI》
• 《JOIN-LATERAL》
• 《JOIN-LATERAL-Time Interval(Time-windowed)》
• 《Temporal-Table-JOIN》
• 《State》
• 《FlinkSQL中的回退更新-Retraction》
• 《Apache Flink结合Apache Kafka实现端到端的一致性语义》
• 《Flink1.8.0发布！新功能抢先看》
• 《Flink1.8.0重大更新-Flink中State的自动清除详解》
• 《Flink在滴滴出行的应用与实践》
• 《批流统一计算引擎的动力源泉—Flink Shuffle机制的重构与优化》
• 《HBase分享 | Flink+HBase场景化解决方案》
• 《腾讯基于Flink的实时流计算平台演进之路》
• 《Flink进阶-Flink CEP(复杂事件处理)》
• 《Flink基于EventTime和WaterMark处理乱序事件和晚到的数据》
• 《Flink 最锋利的武器：Flink SQL 入门和实战》
• 《Flink Back Pressure》
• 《使用Flink读取Kafka中的消息》
• 《Flink on YARN部署快速入门指南》
• 《Apache Flink状态管理和容错机制介绍》

云栖社区精品文章系列

• 《分布式流处理框架：功能对比和性能评估》https://yq.aliyun.com/articles/62637
• 《阿里蒋晓伟：Blink计算引擎》https://yq.aliyun.com/articles/57828
• 《Apache Flink改进及其在阿里巴巴搜索中的应用》https://yq.aliyun.com/articles/68210
• 《Flink原理与实现：内存管理》https://yq.aliyun.com/articles/57815
• 《Flink原理与实现：架构和拓扑概览》https://yq.aliyun.com/articles/57816
• 《Flink原理与实现：Session Window》https://yq.aliyun.com/articles/64818
• 《Flink原理与实现：理解Flink中的计算资源》https://yq.aliyun.com/articles/64819
• 《Flink原理与实现：Window机制》
• https://yq.aliyun.com/articles/64820
• 《Flink原理与实现：如何处理反压问题》https://yq.aliyun.com/articles/64821
• 《Flink案例整合》https://yq.aliyun.com/articles/59930

名曰入门其实很高深系列

• 《Apache Flink 零基础入门(一)：基础概念解析》https://developer.aliyun.com/article/712701
• 《Apache Flink 零基础入门(二)：开发环境搭建和应用的配置、部署及运行》https://developer.aliyun.com/article/712702
• 《Apache Flink 零基础入门(三)：DataStream API 编程》https://developer.aliyun.com/article/712703
• 《Apache Flink 零基础入门(四)：客户端操作的 5 种模式》https://developer.aliyun.com/article/712704
• 《Apache Flink 零基础入门(五)：流处理核心组件 Time&Window 深度解析》
• https://developer.aliyun.com/article/712708
• 《Apache Flink 零基础入门(六)：状态管理及容错机制》https://developer.aliyun.com/article/712711
• 《Apache Flink 零基础入门(八)：SQL 编程实践》

https://developer.aliyun.com/article/715137

应用案例系列

• 《OPPO数据中台之基石：基于Flink SQL构建实数据仓库》https://developer.aliyun.com/article/702436
• 《日均处理万亿数据！Flink在快手的应用实践技术演进之路》https://developer.aliyun.com/article/712436
• 《小红书如何实现高效推荐?解密背后的大数据计算平台架构》https://developer.aliyun.com/article/712736
• 《用Flink取代Spark Streaming！知乎实时数仓架构演进》https://developer.aliyun.com/article/712690
• 《58 集团大规模 Storm 任务平滑迁移至 Flink 的秘密》 https://developer.aliyun.com/article/712714
• 《腾讯基于 Flink 的实时流计算平台演进之路》
• 《菜鸟在物流场景中基于Flink的流计算实践》
• 《数据不撒谎，Flink-Kafka性能压测全记录！
• 》
• 《基于Flink构建实时数据仓库》

Flink中文社区ververica宝藏系列

• 《Apache Flink – 重新定义计算》
• https://ververica.cn/developers/redefine-calculation
• 《Spark VS Flink 下一代大数据计算引擎之争，谁主浮沉(上)》
• https://ververica.cn/developers/big-data-computing-engine-battle/
• 《比拼生态和未来，Spark 和 Flink 哪家强(下)》https://ververica.cn/developers/competition-ecology-and-future/

• 《Flink实时计算性能分析》
• https://ververica.cn/developers/shishijisuan/
• 《Apache Flink状态管理和容错机制介绍》
• https://ververica.cn/developers/introduction-to-state-management-and-fault-tolerance/
• 《一文了解 Apache Flink 核心技术》
• https://ververica.cn/developers/apache-flink-core-technology/
• 《Apache Flink结合Kafka构建端到端的Exactly-Once处理》
• https://ververica.cn/developers/exactly-once/
• 《Apache Flink 零基础实战教程：如何计算实时热门商品》
• https://ververica.cn/developers/computing-real-time-hot-goods/
• 《Apache Flink®生态所面临的机遇与挑战》
• https://ververica.cn/developers/opportunities-and-challenges/
• 《深入了解 Flink 的网络协议栈》
• https://ververica.cn/developers/flink-network-protocol/
• 《谈谈流计算中的『Exactly Once』特性》
• https://ververica.cn/developers/exactly-once-2/
• 《如何从小白成长为 Apache Committer》
• https://ververica.cn/developers/how-to-be-committer/
• 《深度剖析阿里巴巴对 Apache Flink 的优化与改进》
• https://ververica.cn/developers/alibaba-youhua/
• 《为什么说流处理即未来》
• https://ververica.cn/developers/stream-processing-is-the-future/
• 《Apache Flink 类型和序列化机制简介》
• https://ververica.cn/developers/introduction-to-type-and-serialization-mechanisms/
• 《Apache Flink SQL概览》
• https://ververica.cn/developers/apache-flink-sql-overview/
• 《Apache Flink®流式 SQL – 回首2018》
• https://ververica.cn/developers/streaming-sql-2018/
• 《5分钟从零构建第一个 Apache Flink 应用》
• https://ververica.cn/developers/build-from-zero/
• 《基于Streaming构建统一的数据处理引擎的挑战与实践》
• https://ververica.cn/developers/data-processing-engine/
• 《流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比》
• https://ververica.cn/developers/stream-computing-framework/
• 《批流统一计算引擎的动力源泉—Shuffle机制的重构与优化》
• https://ververica.cn/developers/shuffle-mechanism/
• 《Deploy Apache Flink® Natively on YARN/Kubernetes》
• https://ververica.cn/developers/deploy-apache-flink-natively-on-yarn-kubernetes/

Flink中文社区ververica资源下载系列

• 《Apache Flink China Meetup – S01 上海站》https://ververica.cn/developers/meetup-s01-shanghai/
• 《Apache Flink China Meetup – S01 北京站》
• https://ververica.cn/developers/meetup-s01-beijing/
• 《Apache Flink China Meetup – S01 深圳站》https://ververica.cn/developers/meetup-s01-shenzhen/
• 《Apache Flink China Meetup – S01 成都站》
• https://ververica.cn/developers/meetup-s01-chengdu/
• 《Apache Flink China Meetup – S02 上海站》
• https://ververica.cn/developers/meetup-s02-shanghai/
• 《Apache Flink China Meetup – S02 北京站》
• https://ververica.cn/developers/meetup-s02-beijing/
• 《Apache Flink China Meetup – S02 深圳站》https://ververica.cn/developers/meetup-s02-shenzhen/
• 《Flink Forward China 2018 – 主会场》
• https://ververica.cn/developers/ffc-2018-5/
• Flink Forward China 2018 – 分会场一
• https://ververica.cn/developers/ffc-2018-1/
• Flink Forward China 2018 – 分会场二
• https://ververica.cn/developers/ffc-2018-2/
• Flink Forward China 2018 – 分会场三
• https://ververica.cn/developers/ffc-2018-3/
• Flink Forward China 2018 – 分会场四
• https://ververica.cn/developers/ffc-2018-4/
• Flink Forward China 2018 – 分会场五
• https://ververica.cn/developers/ffc-2018-5/
• 《Apache Flink China Meetup – S02 特别场杭州 · Apache Flink × Blink》
• https://ververica.cn/developers/meetup-s02-hangzhou/
• 《Apache Flink 钉钉群直播教程-基础篇》
• https://ververica.cn/developers/flink-training-course1/
• 《社区专刊电子版全集》
• https://ververica.cn/developers/%e7%a4%be%e5%8c%ba%e4%b8%93%e5%88%8a%e5%85%a8%e9%9b%86/
• 《Apache Flink 钉钉群直播教程-运维&实战篇》
• https://ververica.cn/developers/flink-training-course3/
• 《Apache Flink China Meetup – S03 北京站》https://ververica.cn/developers/meetup-s03-beijing/
• 《Apache Kafka × Apache Flink Meetup – 北京站》https://ververica.cn/developers/meetup-kafka-flink-beijing/
• 《Apache Flink China Meetup – S03 上海站》
• https://ververica.cn/developers/meetup-s03-shanghai/
• 《Apache Flink 钉钉群直播教程-基础篇》
• https://ververica.cn/developers/flink-training-course1/
• 《Apache Flink 钉钉群直播教程-进阶篇》
• https://ververica.cn/developers/flink-training-course2/
• 《Apache Flink 钉钉群直播教程-运维&实战篇》https://ververica.cn/developers/flink-training-course3/