Serverless 应用的监控与调试问题之PyFlink对于Python UDF的性能如何提升

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: Serverless 应用的监控与调试问题之PyFlink对于Python UDF的性能如何提升

问题一:PyFlink在功能上如何与Java API对齐?


PyFlink在功能上如何与Java API对齐?


参考回答:

PyFlink在功能上完全追平了Table API和DataStream API的能力,实现了与Java API的功能对齐。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/672008



问题二:PyFlink如何提升Python UDF的性能?


PyFlink如何提升Python UDF的性能?


参考回答:

PyFlink通过JNI调用C,再在C里面调用Python解析器的方法,消除了Python UDF和Java跨进程通信,使得Python UDF性能接近Java UDF,兼顾了开发和运行的效率。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/672009



问题三:哪个talk对PyFlink下一代Python运行时有更详细的解释?


哪个talk对PyFlink下一代Python运行时有更详细的解释?


参考回答:

分论坛核心技术专场“基于 FFI 的 PyFlink 下一代 Python 运行时介绍”这个talk对PyFlink下一代Python运行时有更详细的解释。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/672010



问题四:字节跳动的产品业务场景主要是什么,哪些产品使用了以Flink为支撑的实时计算?


字节跳动的产品业务场景主要是什么,哪些产品使用了以Flink为支撑的实时计算?


参考回答:

字节跳动的产品业务场景主要都是以实时信息流推荐为主。以Flink为支撑的实时计算广泛应用在字节跳动的各个产品中。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/672011



问题五:字节跳动在2017年至2019年间对Flink的使用有何变化?


字节跳动在2017年至2019年间对Flink的使用有何变化?


参考回答:

2.字节跳动从2017年开始调研并逐步使用Flink流式计算,到2019年初,所有流式作业已完成从JStorm到Flink的迁移。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/672012

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