本文综合ApacheFlink原理与京东实时计算平台（JRC）的背景，详细讲述了大规模Flink流作业的调优方法。通过阅读本文，读者可了解Flink流作业的通用调优措施，并应用于生产环境。

作者：李玉亮JDEasyFlow是企业金融研发部自研的通用流程编排技术组件，适用于服务编排、工作流、审批流等场景，该组件已开源(https://github.com/JDEasyFlow/jdeasyflow(https://github.c

1\.前言ApacheFlink是一个分布式流处理引擎，它提供了丰富且易用的API来处理有状态的流处理应用，并且在支持容错的前提下，高效、大规模的运行此类应用。通过支持事件时间(eventtime)、计算状态(state)以及恰好一次(exactlyonce)的容错保证，Flink迅速被很多公司采纳，成为了新一代的流计算处理引擎。

本教程基于Activiti6.0.0，着力介绍工作流引擎Activiti6.0.0引擎和SpringBoot的整合开发，帮助初学者入门。SpringBoot整合Activiti6.0.0工作流引擎开发本教程基于Activiti6.0.0，着力

阿里妹导读：2018年12月下旬，由阿里巴巴集团主办的FlinkForwardChina在北京国家会议中心举行。FlinkForward是由Apache软件基金会授权的全球范围内的Flink技术大会，2015年开始在德国柏林举办，今年第一次进入中国。今天，计算平台事业部的资深技术专家莫问，将带领我们重温这场大数据技术的饕餮盛宴，感受ApacheF

1.题目要求设计一个找到数据流中第K大元素的类（class）。注意是排序后的第K大元素，不是第K个不同的元素。你的KthLargest 类需要一个同时接收整数 k和整数数组nums 的构造器，它包含数据流中的初始元素。每次调用KthLargest.add，返回当前数据流中第K大的元素。示例:

什么是DevOps随着软件发布迭代的频率越来越高，传统的「瀑布型」（开发—测试—发布）模式已经不能满足快速交付的需求。2009年左右DevOps应运而生，简单地来说，就是更好的优化开发(DEV)、测试(QA)、运维(OPS)的流程，开发运维一体化，通过高度自动化工具与流程来使得软件构建、测试、发布更加快捷、频繁和可靠。!DevOps

史诗,故事,版本与冲刺这四辆马车能够优雅地管理敏捷过程的范围和时间表。并构建您的工作。一旦软件团队熟悉瀑布或其他传统项目管理风格，他们常常感到“如何构建我的工作”的痛苦。幸运的是，敏捷开发使用四个明确的交付工具，将结构带入任何敏捷项目：史诗，用户故事，版本和冲刺：·Epic史诗大量的工作，包含故事·Story故事最小

NUI图像数据流概述NUI的流数据是通过连续静态图像序列传递的。在上下文初始化阶段，应用程序将识别需要读取的流数据，并对其进行附加的流相关设置，包括数据解析度、图像类型、用于存储输入帧的缓冲区数量等内容。在应用程序检索并释放相关帧之前，如果运行时数据占满了缓冲区，那么系统将自动丢弃最旧的帧并重用缓冲区，也就是说，帧数据是可被丢弃的。同时系统最多允

与传统的阶段性测试不同的是，敏捷测试能够将测试集成到整个软件开发过程中，尽早、及时地发现缺陷，帮助交付有价值的高质量产品。传统测试与敏捷测试的比较大的区别在于：在瀑布方法中，测试只能在开发结束后进行；在敏捷方法中，测试是贯穿在整个开发过程中的，同时可以在需