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flink 在多个场景下落地实现的大型案例，第一个是实时处理海量的日志，将从日志的收集、日志的传输、日志的实时清洗和异常检测、日志存储、日志展示等方面去介绍 flink 在其中起的作用，希望整个日志处理的架构大家可以灵活的运用在自己的公司；第二个是百亿数据量的情况下如何使用 flink 实时去重，在这个案例中将对比介绍其他几种常见的去重实现方案；第三个是 flink 在监控告警系统中的落地实现，在这个案例中同样很详细的介绍了一个监控告警系统的全链路，每一个关节都不可或缺，并且还介绍了 flink 在未来结合机器学习算法做一些 aiops 的事情。三个案例都比较典型，如果你也在做类似的项目，希望对你们的技术选型有一定的帮助。

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关键词（KeyWords）	261 个字符（一般不超过100个字符）	Flink,Spark,大数据,Hive,Java,架构,后端,服务端,RocketMQ,分布式消息队列,分布式存储,技术博客,HBase,ElasticSearch,Spring,Spring Boot,Spring Boot 2.0,Spring Cloud,Spring MVC,Java EE,前端,HTML,MyBatis,Android,Docker,Mac,Consul,Kafka,Logstash,Kibana,MySQL,Maven,Nginx,Python,RabbitMQ,ActiveMQ,JVM
描述（Description）	33 个字符（一般不超过200个字符）	坑要一个个填，路要一步步走！—— from zhisheng的博客

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