超燃！Apache Flink 全球顶级盛会强势来袭

• 摘要： 12月20日，北京国家会议中心。Flink Forward China 2018 强势来袭～

【主会】

内容

• 《如何更好的参与贡献Apache Flink 项目》 
  Craig L Russell Secretary,The Apache Software Foundation
• 《主题演讲》周靖人 阿里巴巴集团 副总裁 搜索事业部&计算平台事业部负责人
• 《Apache Flink - 重新定义计算》蒋晓伟 阿里巴巴 研究员
• 《流处理即未来》 
  
  • Kostas Tzoumas data Artisans Co-founder,CEO 
    (Apache Flink PMC Committer)
  • Stephan Ewen data Artisans Co-founder,CTO 
    (Apache Flink PMC,Commiter,VP)
• 《城市级实时计算的力量》闵万里 阿里云计算有限公司 研究员
• 《滴滴实时计算平台架构与实践》罗李 滴滴出行 研究员

[视频]

• https://yq.aliyun.com/live/701

[ppt]

• 【主会场01-Craig Russell 】Apache Flink: 践行 Apache 之道：https://files.alicdn.com/tpsservice/b40e46ca0abcef3e3f12f7fe12c46f0a.pdf

• 【主会场02-周靖人】云上计算普惠科技：https://files.alicdn.com/tpsservice/9a90a15cc2666348aa7e2fef4846eea7.pdf

• 【主会场03-蒋晓伟】Apache Flink® - Redefining Computation：https://files.alicdn.com/tpsservice/62fa5ebcd23ea0b8a956f2a06197b57a.pdf

• 【主会场04-Stephan Ewen】Stream Processing takes on Everything：https://files.alicdn.com/tpsservice/2bdfb2e66ed8690b8dd7d1f0091038f4.pdf

• 【主会场05-闵万里】城市级实时计算的力量：https://files.alicdn.com/tpsservice/5f3272c3212b77cd835ff020d9954480.pdf

• 【主会场06-罗李】滴滴实时计算平台架构与实践：https://files.alicdn.com/tpsservice/aca017af879a657ed0983b8f1cf4bbfd.pdf

[分会】

分会场一

• 《FLASH,一种面向大规模图计算的并行编程语言》: 钱正平 阿里巴巴 资深技术专家
• 《Simplify Machine Learning With Apache Flink TableAPI》: 秦江杰 阿里巴巴 高级技术专家(Apache Kafka PMC) 孙金城 阿里巴巴 高级技术专家(Apache Flink Committer)
• 《Apache Flink 七武器及StreamSQL实战》 时金魁 华为云 技术专家
• 《快速融入Apache Flink 开源社区》 崔星灿 加拿大约克大学 博士后 (Apache Flink Committer)
• 《基于Apache Flink 的平台化构建及运维优化经验》 郑灿彬 腾讯 高级工程师 施晓罡 腾讯 高级工程师
• 《统一计算引擎 Apache Fflink 的运行时优化》 马国维 阿里巴巴 高级技术专家(Apache Flink Contributor) 陶阳宇 阿里巴巴 高级技术专家

[视频]

• https://yq.aliyun.com/live/702

[ppt]

• 【分会场一01-钱正平】为并行图数据处理提供高层抽象／语言：https://files.alicdn.com/tpsservice/1f9799e34cd9ce22678b1ed13b71e615.pdf

• 【分会场一02-秦江杰 / 孙金城】Simplify Machine Learning With Flink TableAPI：https://files.alicdn.com/tpsservice/69181d1fd85d15635a7fe64ebafbf140.pdf

• 【分会场一03-时金魁】Flink七武器及应用实战：https://files.alicdn.com/tpsservice/4346f13e6710d3faed35fa21976ce1cb.pdf

• 【分会场一04-崔星灿】快速融入Apache Flink开源社区：https://files.alicdn.com/tpsservice/981cfe593809cc08c11c5f0cee4d19cd.pdf

• 【分会场一05-施晓罡 / 郑灿彬】基于Apache Flink的平台化构建及运维优化经验：https://files.alicdn.com/tpsservice/9bcc469feb3dcca4ea15226e70e23ed5.pdf

分会场二

• 《华为云实时AI:StreamingML应用实战》: Radu Tudoran 华为云 技术专家
• 《Apache Flink 1.7 不止于新》: Till Rohrmann data Artisans 软件工程师(Apache Flink PMC)
• 《Apache Flink 在大规模实时广告无效流量检测中的应用》:李锋 Criteo 资深软件工程师
• 《Apache Flink 流式SQL 回首2018》 : Piotr Nowojski data Artisans 软件工程师(Apache Flink Committer)
• 《Uber 商业性能指标生成与管理》: 阵文瑞 Uber 资深软件工程师
• 《Apache Flink 状态化流式应用升级：问题及措施》 戴资力 data Artisans 软件工程师(Apache Flink PMC)

[视频]

• https://yq.aliyun.com/live/703

[ppt]

• 【分会场二01-Radu Tudoran】Flink Forward China 2018：https://files.alicdn.com/tpsservice/3d836d6366a800dc70f52a0ec0bb5bc5.pdf

• 【分会场二02-Konstantin Knauf】Apache Flink® 1.7 and Beyond： https://files.alicdn.com/tpsservice/d073d2206e9d04fb89dbd6d3b8104c4e.pdf

• 【分会场二03-李峰】FLINK在大规模实时无效广告流量检测中的应用：https://files.alicdn.com/tpsservice/c429c9351675f89a56000489519135a8.pdf

• 【分会场二04-Piotr Nowojsk】Flink Streaming SQL 2018：https://files.alicdn.co/tpsservice/e5107b411d7ddae20e91d158ff1fd4a4.pdf

• 【分会场二05-孟文瑞 / 于淼】Uber 商业性能指标生成与管理：https://files.alicdn.com/tpsservice/9bf841f251392aedcbb7cc98c5d140fa.pdf

• 【分会场二06-戴资力】Apache Flink 流式应用中状态的数据结构定义升级：https://files.alicdn.com/tpsservice/d5b322255b5f68e266928835ec6d2765.pdf

Apache Flink 全球顶级盛会强势来袭[专场三]

[视频]

• https://yq.aliyun.com/live/704

[ppt]

• 【分会场三01-邹丹】Flink在字节跳动的实践：https://files.alicdn.com/tpsservice/6b7686e18135389a76e2a0e476b270ec.pdf

• 【分会场三02-鞠⼤升】基于Flink的美团点评实时计算平台实践和应⽤：https://files.alicdn.com/tpsservice/d855dadbdeacb1d7bae82c2780a545b5.pdf

• 【分会场三03-杨克特 / 伍翀】基于streaming构建统一的数据处理引擎的挑战与实践：https://files.alicdn.com/tpsservice/74235d95df4b7b3163a96615e0b61131.pdf

• 【分会场三05-李钰 / 唐云】Flink中的两类新型状态存储：https://files.alicdn.com/tpsservice/1df9ccb8a7b6b2782a558d3c32d40c19.pdf

介绍

• 《Apache Flink 在字节跳动的实践》: 邹丹 字节跳动(抖音、今日头条) 大数据工程师
• 《基于Apache Flink 的美团实时平台实践与应用》 鞠大升 美团点评 研究员
• 《基于Streaming 构建统一的大数据处理引擎的挑战与实践》 杨克特 阿里巴巴 高级技术专家 (Apache Flink Committer) 伍* 阿里巴巴 高级开发工程师 (Apache Flink commiter)
• 《Alink 基于Apache Flink 的算法平台》 杨旭 阿里巴巴 资深技术专家
• 《Apache Flink 中的两类新型状态存储》 李钰 阿里巴巴 高级技术专家(Apache Hbase PMC)
• 《Apache Flink 在爱奇艺的应用实践》陈越晨 爱奇艺 资深研发工程师

Apache Flink 全球顶级盛会强势来袭[专场四]

[视频]

• https://yq.aliyun.com/live/705

[ppt]

• 【分会场四01-王绍翾 / 章剑锋】Challenges and Opportunities of Apache Flink® Ecosystem：https://files.alicdn.com/tpsservice/6122ed352e520aae78a22ed19657d150.pdf

• 【分会场四02-翟佳 / 郭斯杰】使⽤Flink和Pulsar进⾏批流⼀体弹性计算：https://files.alicdn.com/tpsservice/36a600d88492560d8f33c86ce9e3f746.pdf

• 【分会场四03-滕昱】为流处理世界重新设计的存储：https://files.alicdn.com/tpsservice/8c72901db4a4bda83e33d35b8e6d0ecd.pdf

• 【分会场三04-杨旭】Alink：基于Apache Flink的算法平台：https://files.alicdn.com/tpsservice/23c67b6682c7d74339af7c53fccac429.pdf

• 【分会场四06-徐骁】Apache Flink 和 Elasticsearch 助⼒实时 OLAP 平台：https://files.alicdn.com/tpsservice/44558decf0f39980283107647d1e5755.pdf

介绍

• 《Apache Flink 生态所面临的机遇与挑战》 王绍* 阿里巴巴 资深技术专家(Apache Flink Committer) 
  章剑锋 阿里巴巴 高级技术专家(Apache Tez,Livy,Zeppelin PMC)
• 《使用 Apache Pulsar 和 Apache Flink 进行批流一体的弹性数据处理》 翟佳 Streamlio 核心创始团队成员(Apache Pulsar PMC) 郭斯杰 Streamlio 联合创始人 (Apache Pulsar PMC)
• 《Project Pravega - 颠覆性的流式存储》 腾昱 DellEMC 软件开发总监
• 《轻量级消息流计算平台探索实践》 冯嘉 Apache RocketMQ技术负责人 (Apache RocketMQ Co-creator,OpenMessaging Founder)
• 《Deploy Apache Flink Natively on YARN/K8S》 任春德 阿里巴巴 高级技术专家(Apache Hadoop Contributor) 石春晖 阿里巴巴 资深技术专家
• 《Apache Flink 和 Elasticsearch 助力实时OLAP平台》 徐晓 去哪儿网 实时计算平台负责人

Apache Flink 全球顶级盛会强势来袭[专场五]

[视频]

• https://yq.aliyun.com/live/707

[ppt]

【分会场五01-姜春宇】以标准推动开源技术在行业的落地：https://files.alicdn.com/tpsservice/13039399808974a7c40be0c5d671061e.pdf

【分会场五03-陈华曦】基于Apache Flink的搜索处理平台：https://files.alicdn.com/tpsservice/8dab3c208f8044a26937a7bd7aed3c3d.pdf

【分会场五05-倪春恩】Apache Kylin:大数据OLAP利器：https://files.alicdn.com/tpsservice/4a21d431d914e85b0edced063dbc40ff.pdf

【分会场五06-李剑】Flink在阿里巴巴电商业务中的应用：https://files.alicdn.com/tpsservice/badd0c8d32c9008d95addc0a28f1eb11.pdf

照片：http://wx.plusx.cn/activity/live/pc/7491201/#/