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云原生大数据架构实践与思考-DataFunTalk
导读:
作者：振策-阿里云计算平台-产品解决方案, 20230805
本文将分享当前云原生大数据架构的发展历程/架构定义/核心能力/应用场景及趋势思考。主要包括以下四个部分：
- 从大数据上云看架构
- 云原生数据平台的核心能力
- Data+AI with Cloud-Native
- 未来趋势与思考
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云原生|kubernetes|kubernetes的网络插件calico和flannel安装以及切换
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大数据-116 - Flink DataStream Sink 原理、概念、常见Sink类型 配置与使用 附带案例1：消费Kafka写到Redis
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Apache Flink错误处理实战手册：2年生产环境调试经验总结
本文由 Ververica 客户成功经理 Naci Simsek 撰写，基于其在多个行业 Flink 项目中的实战经验，总结了 Apache Flink 生产环境中常见的三大典型问题及其解决方案。内容涵盖 Kafka 连接器迁移导致的状态管理问题、任务槽负载不均问题以及 Kryo 序列化引发的性能陷阱，旨在帮助企业开发者避免常见误区，提升实时流处理系统的稳定性与性能。
阿里云 EMR StarRocks VS 开源版本功能差异介绍
阿里云 E-MapReduce Serverless StarRocks 版是阿里云提供的 Serverless StarRocks 全托管服务，提供高性能、全场景、极速统一的数据分析体验，具备开箱即用、弹性扩展、监控管理、慢 SQL 诊断分析等全生命周期能力。内核 100% 兼容 StarRocks，性能比传统 OLAP 引擎提升 3-5 倍，助力企业高效构建大数据应用。本篇文章重点介绍阿里云 EMR StarRocks 与开源 StarRocks 的对比与客户案例。
实时计算 Flink版操作报错合集之拉取全量数据时，如何解决Checkpoint失败并且报错为 "java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space"
在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
大数据-128 - Flink 并行度设置 细节详解 全局、作业、算子、Slot
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