实时计算 Flink版

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月活用户达7.55亿,阿里淘系如何在后流量时代引爆用户增长? | 9月17号栖夜读
今天的首篇文章,讲述了:当下,流量为王的时代慢慢走远,获取用户的难度越来越大,成本越来越高。阿里巴巴是如何用最少的成本获取流量,真正将用户留存下来?如何用精益化方式提升转化,把现有流量快速变现?如何打破流量瓶颈,实现持续增长?又是如何发掘不同用户群的核心需求,围绕核心需求打造用户持续增长方法论的呢?
阿里巴巴高级技术专家章剑锋:大数据发展的 8 个要点
章剑锋(简锋),开源界老兵,Apache Member,曾就职于 Hortonworks,目前在阿里巴巴计算平台事业部任高级技术专家,并同时担任 Apache Tez、Livy 、Zeppelin 三个开源项目的 PMC ,以及 Apache Pig 的 Committer。
实时计算Flink——应用场景
实时计算 Flink使用Flink SQL,主打流式数据分析场景。目前在如下领域有使用场景。 实时ETL 集成流计算现有的诸多数据通道和SQL灵活的加工能力,对流式数据进行实时清洗、归并、结构化处理。
双11数据大屏背后的秘密:大规模流式增量计算及应用
回顾大数据技术领域大事件,最早可追溯到06年Hadoop的正式启动,而环顾四下,围绕着数据库及数据处理引擎,业内充斥着各种各样的大数据技术。在云栖社区2017在线技术峰会大数据技术峰会上,阿里云大数据计算平台架构师钱正平做了题为《大规模流式增量计算及应用》的分享,钱正平结合阿里巴巴真实的业务场景为大家分享了流式增量计算编程方面的挑战和当前的解决方案。
日均百亿级日志处理:微博基于 Flink 的实时计算平台建设
传统基于 Hadoop 生态的离线数据存储计算方案已在业界形成统一的默契,但受制于离线计算的时效性制约,越来越多的数据应用场景已从离线转为实时。微博广告实时数据平台以此为背景进行设计与构建,目前该系统已支持日均处理日志数量超过百亿,接入产品线、业务日志类型若干。
基于实时计算(Flink)与高斯模型构建实时异常检测系统
案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 1. 概述 异常检测(anomaly detection)指的是对不符合预期模式或数据集(英语:dataset)中其他项目的项目、事件或观测值的识别。
Flink on YARN(上):一张图轻松掌握基础架构与启动流程
本文基于FLIP-6重构后的资源调度模型介绍Flink on YARN应用启动全流程,解答客户端和Flink Cluster的常见问题,分享相关问题的排查思路。
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