流处理 or 批处理？大数据架构还需要流批一体吗?
简介：流处理与批处理曾是实时监控与深度分析的两大支柱，但二者在数据、代码与资源上的割裂，导致维护成本高、效率低。随着业务对数据实时性与深度分析的双重需求提升，传统架构难以为继，流批一体应运而生。它旨在通过逻辑、存储与资源的统一，实现一套系统、一套代码同时支持实时与离线处理，提升效率与一致性，成为未来大数据架构的发展方向。
RTP协议分析和详解
一、RTP协议分析
第1章. RTP概述
1.1. RTP是什么
RTP全名是Real-time Transport Protocol（实时传输协议）。它是IETF提出的一个标准，对应的RFC文档为RFC3550（RFC1889为其过期版本）。
Flink 2.0 存算分离状态存储 — ForSt DB
本文整理自阿里云技术专家兰兆千在Flink Forward Asia 2024上的分享，主要介绍Flink 2.0的存算分离架构、全新状态存储内核ForSt DB及工作进展与未来展望。Flink 2.0通过存算分离解决了本地磁盘瓶颈、检查点资源尖峰和作业恢复速度慢等问题，提升了云原生部署能力。ForSt DB作为嵌入式Key-value存储内核，支持远端读写、批量并发优化和快速检查点等功能。性能测试表明，ForSt在异步访问和本地缓存支持下表现卓越。未来，Flink将继续完善SQL Operator的异步优化，并引入更多流特性支持。