包含标签 Flink 的文章

阿里巴巴为什么选择 Apache Flink?Flink——下一代大数据处理系统

阿里妹导读:伴随着海量增长的数据,数字化时代的未来感扑面而至。不论是结绳记事的小数据时代,还是我们正在经历的大数据时代,计算的边界正在被无限拓宽,而数据的价值再也难以被计算。时下,谈及大数据,不得不提到热门的下一代大数据计算引擎Apache Flink(以下简称Flink)。本文将……

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知乎数据集成平台建设实践

分享嘉宾:孙晓光 知乎 技术平台负责人 内容来源:Flink中文社区 摘要: 本文由知乎技术平台负责人孙晓光分享,主要介绍知乎 Flink 数据集成平台建设实践。内容如下: 业务场景 历史设计 全面转向 Flink 后的设计 未来 Flink 应用场景的规划 01 业务场景 很高兴和大家分享近期 知乎以 Flink 为基础,重构上一代数据集成平台 过程中的……

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引擎性能优化及应用

分享嘉宾:贺小令 阿里巴巴技术专家 编辑整理:王吉东 内容来源:Flink Forward ASIA 出品平台:DataFun 导读: 本次分享的主题为 Apache Flink 新场景——OLAP 引擎,主要内容包括: 背景介绍 Apache Flink OLAP 引擎 案例介绍 未来计划 1. OLAP 及其分类 OLAP 是一种让用户可以用从不同视角方便快捷的分析数据的计算方法。主流的 OLAP 可以分……

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真实生产案例消息中间件如何处理消费失败的消息

爱钓鱼的桌子哥,资深架构师 先后工作于滴滴、百度、字节跳动等国内一线互联网大厂,从事基础架构相关工作。带领团队设计与构建了大规模的分布式存储系统、分布式消息中间件、分布式数据库,对分布式架构设计、系统高可用体系构建、基础中间件架构都有丰富的经验。 1、消息中间件在生产系统中的使用 下图……

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携程实时智能检测平台实践

分享嘉宾:潘国庆@携程 文章整理:王钊 内容来源:Flink Forward 来源: DataFunTalk 导读: 将实时计算和深度学习相结合、可解决某种特定的业务场景。本次将分享基于tensorflow和flink构建携程的实时智能检测平台。 今天分享的主要内容分为四个部分: 1. Background 2. What is Prophet 3. AI and Real Time 4. Challenges and Future 每个公司都会有监控……

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贝壳找房复杂订阅条件下如何实时准确的向用户推送新上房源

卫海波@贝壳找房 贝壳产品技术 贝壳找房APP给用户提供了海量房源的搜索查询功能,但是网站存量房源并不能完全满足用户的找房需求,用户希望可以及时获取新上房源的实时提醒。目前贝壳找房APP提供的房源新上实时推送有两个维度:基于关注小区的房源新上和基于搜索订阅条件的房源新上。 基于关注小区……

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同城基于构建实时数仓实践

导读 随着公司用户增长业务快速发展,陆续孵化出 部落、同镇、C 端会员、游戏等非常多的业务板块。与此同时产品及运营对实时数据需求逐渐增多,帮助他们更快的做出决策,更好的进行产品迭代,实时数仓的建设变得越发重要起来。本文主要介绍用户增长业务基于 Flink 构建实时数仓的实践之路。 实时数仓1.0介绍……

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网易云音乐基于的实时数仓建设实践

简介: 本文由网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享,主要从以下四个部分将为大家介绍 Flink + Kafka 在网易云音乐的应用实战: 背景、Flink + Kafka 平台化设计、Kafka 在实时数仓中的应用、问题 & 改进。 简介:本文由网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享,主要从以下四个部分将为大家介绍 Flink + Kafka 在……

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实战结合构建端到端的处理程序

原文地址: https://my.oschina.net/u/992559/blog/1819948 作者: moyiguke 前言 在消息处理过程中,除了Flink程序本身的逻辑(operator),我们还需要和外部系统进行交互,例如本地磁盘文件,HDFS,Kafka,Mysql等。虽然Flink本身支持Exactly-Once语义,但是对于完整的数据处理系统来说,最终呈现出来的语义和……

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菜鸟实时数仓技术架构演进

分享嘉宾:贾元乔 菜鸟 高级数据技术专家 编辑整理:夏飞飞 内容来源:Flink Forward ASIA 出品平台:DataFunTalk 导读: 在开源盛世的今天,实时数仓的建设已经有了较为成熟的方案,技术选型上也都各有优劣。菜鸟作为物流供应链的主力军,时效要求已经成为了核心竞争力,离线数仓已不能满足发展的需要……

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