随着互联网技术的迅速发展，用户对于数据处理的时效性、准确性与稳定性要求越来越高，如何构建一个稳定易用并提供齐备的监控与预警功能的实时计算平台也成了很多公司一个很大的挑战。自2015年携程实时计算平台搭建以来，经过两年多不断的技术演进，目前实时集群规模已达上百台，平台涵盖各个SBU与公共部门数百个实时应用，全年JStorm集群稳定性达到100%。目前实时平台主要基于JStorm与SparkStreaming构建而成，本次分享将着重于介绍携程如何基于SparkStreaming构建实时计算平台，文章

Flink是目前Qunar主推的实时数据处理开源平台，用于替代SparkStreaming。如果你们使用Flink也是和我们之前一样，不知道如何使用我们的Flink实时计算平台，或者不知道该怎样合理利用其Features去更好构建我们的工程，再或者你想了解每天处理超过12亿条实时数据，数据实时性达到秒级，QPS可支持10万的用户实时基础行为工程的技术实现，你在后面应该能找到你的答案。ApacheFlink是一个面向数据流处理和批量数据处理的分布式的开源计算框架，能够支持流处理和批处理两种应用类型

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随着互联网技术的迅速发展，用户对于数据处理的时效性、准确性与稳定性要求越来越高，如何构建一个稳定易用并提供齐备的监控与预警功能的实时计算平台也成了很多公司一个很大的挑战。自2015年携程实时计算平台搭建以来，经过两年多不断的技术演进，目前实时集群规模已达上百台，平台涵盖各个SBU与公共部门数百个实时应用，全年JStorm集群稳定性达到100%。目前实时平台主要基于JStorm与SparkStreaming构建而成，本次分享将着重于介绍携程如何基于SparkStreaming构建实时计算平台，文章