实时计算
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flink-sql 流计算可视化 UI 平台
flink-streaming-platform-web系统是基于flink封装的一个可视化的web系统,用户只需在web界面进行sql配置就能完成流计算任务,

Flink 1.11 与 Hive 批流一体数仓实践
本文主要分享在 Flink 1.11 中对接 Hive 的新特性,以及如何利用 Flink 对 Hive 数仓进行实时化改造,从而实现批流一体的目标。主要内容包括: 1、Flink 与 Hive 集成的背景介绍 2、Flink 1.11中的新特性 3、打造 Hive 批流一体数仓

首次揭秘!春晚活动下快手实时链路保障实践
摘要:本文由快手开发工程师刘建刚分享,主要介绍春晚活动下快手实时链路保障实践。内容主要包含以下四部分:

数仓大法好!跨境电商 Shopee 的实时数仓之路
简介: 本文讲述 Flink 在 Shopee 新加坡数据组(Shopee Singapore Data Team)的应用实践,主要内容包括:实时数仓建设背景、Flink 在实时数据数仓建设中结合 Druid、Hive 的应用场景、实时任务监控

Flink 在快手实时多维分析场景的应用
简介: 作为短视频分享跟直播的平台,快手有诸多业务场景应用了 Flink,包括短视频、直播的质量监控、用户增长分析、实时数据处理、直播 CDN 调度等。此次主要介绍在快手使用 Flink 在实时多维分析场景的应用与优化。

实时即未来?一个小微企业心中的流计算
简介: 本文由墨芷技术团队唐铎老师分享,主要讲述其技术团队内部引入流计算的整个过程,包括最初的决策、期间的取舍以及最终落地,一路走来他们的思考、感悟以及经验分享。

Flink 作业问题分析和调优实践
简介: 本文主要分享 Flink 的 CheckPoint 机制、反压机制及 Flink 的内存模型。对这3部分内容的熟悉是调优的前提,文章主要从以下几个部分分享:原理剖析、性能定位、经典场景调优、内存调优。

Apache Flink 误用之痛
简介: 本文根据 Flink Forward 全球在线会议 · 中文精华版整理而成,围绕着项目的开始、需求分析、开发,以及测试、上线、运维整个生命周期展开,介绍了 Apache Flink 实践中的一些典型误用情况,并给出了相应的更优实践方案。

数仓系列 | 深入解读 Flink 资源管理机制
简介: 文章主要从基本概念、当前机制与策略、未来发展方向等三个方面帮助开发者深入理解 Flink 的资源管理机制。

免费下载 | 阿里云实时计算整体解决方案白皮书重磅发布!
简介: 为更好的助力各行各业实现企业数字化转型,为企业的创新、重构核心竞争力提供坚实支撑;阿里云实时计算重磅推出金融、物流、IoT、广告等行业整体解决方案白皮书。

大数据的下一站是什么?服务 / 分析一体化(HSAP)
简介: 大数据的下一站是什么?服务/分析一体化(HSAP)

如何从 0 到 1 参与 Flink 社区?
简介: 本文首先介绍为何要参与开源社区以及在参与开源社区的过程中需要注意什么,然后重点介绍如何参与 Flink 社区以及在社区里面提交 PR 的整个流程。

Flink 1.10 Container 环境实战
简介: 本文第一部分将简明扼要地介绍容器管理系统的演变;第二部分是 Flink on K8S 简介,包括集群的部署模式调度原理等等;第三部分是我们这一年以来关于 Flink on K8S 的实战经验分享,

数仓系列 | Flink 窗口的应用与实现
简介: 本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成,由 Apache Flink Contributor、OPPO 大数据平台研发负责人张俊老师分享。主要内容如下: 1. 整体思路与学习路径 2. 应用场景与编程模型 3. 工作流程与实现机制

直播 | 阿里、快手、Databricks、网易云音乐... 国内外大数据大佬齐聚一堂要聊啥?
简介: 6月14日,阿里巴巴计算平台事业部与阿里云开发者社区共同举办的大数据+AI Meetup 系列第一季即将重磅开启,此次 Meetup 邀请了来自阿里巴巴、Databricks、快手、网易云音乐的7位技术专家,集中解读大数据当前热门话题!
Flink 源码分析之 FlinkConsumer 是如何保证一个 partition 对应一个 thread 的
我们都知道flink 连接kafka时,默认是一个partition对应一个thread,它究竟是怎么实现的呢?以及到我们自己定义 RichParallelSourceFunction 的时候如何借鉴这部分代码呢?
Flink 源码分析之 Flink startupMode 是如何起作用的
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这场大数据 +AI Meetup,一次性安排了大数据当下热门话题
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Flink Weekly | 每周社区动态更新 -20200520
简介: 本期主要内容包括:近期社区开发进展、邮件问题答疑、Flink 最新社区动态及技术文章推荐等。

Flink 1.10 SQL、HiveCatalog 与事件时间整合示例
简介: Flink 1.10 与 1.9 相比又是个创新版本,在我们感兴趣的很多方面都有改进,特别是 Flink SQL。本文用根据埋点日志计算 PV、UV 的简单示例来体验 Flink 1.10 的两个重要新特性。

深度解读 Flink 1.11:流批一体 Hive 数仓
简介: Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓,给离线数仓带来 Flink 流处理实时且 Exactly-once 的能力。另外,Flink 1.11 完善了 Flink 自身的 Filesystem connector,大大提高了 Flink 的易用性。


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重磅!Apache Flink 1.11 功能前瞻抢先看!
简介: Flink 1.11 版本即将正式宣告发布!为满足大家的好奇与期待,我们邀请 Flink 核心开发者对 1.11 版本的功能特性进行解读与分享。Flink 1.11 在 1.10 的基础上对许多方面进行了完善和改进,并致力于进一步提高 Flink 的可用性及性能。


Flink 完美搭档:数据存储层上的 Pravega
本文将从大数据架构变迁历史,Pravega 简介,Pravega 进阶特性以及车联网使用场景这四个方面介绍 Pravega,重点介绍 DellEMC 为何要研发 Pravega,Pravega 解决了大数据处理平台的哪些痛点以及与 Flink 结合会碰撞出怎样的火花。

【有奖调研】大数据与人工智能从业者有奖需求用研
简介: 为深刻理解市场需求与用户需求,提升大数据与AI产品与服务能力。阿里云计算平台事业部邀您答复本问卷。我们会对本次问卷调查结果保密,并从中筛选50名优质回复回赠精美礼品与产品金牌体验官等服务。