超强攻略!看完拿 Apache Flink 极客挑战赛全场最佳「MVP」

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 垃圾图片分类与 Flink TPC-DS 性能优化两大赛题重要知识点及相关工具解析。

首届 Apache Flink(以下简称 Flink)极客挑战赛自 7 月 24 日上线以来已有 1000+ 参赛队伍报名。针对极客挑战赛垃圾图片分类与 Flink TPC-DS 性能优化两大赛题涉及的重要知识点及相关工具使用已在每周直播课程中分享,本文将为大家奉上两大赛题超详细攻略,揭秘两大赛题的核心关键。

Apache Flink极客挑战赛-01.jpg

赛题详细解析

垃圾图片分类及 Flink TPC-DS 性能优化两大赛题所需用到的数据集、开发或性能优化过程的详细说明等已全部更新在官网,以下对赛题重点内容进行说明。

垃圾图片分类赛题说明

垃圾图片分类需要参赛选手使用 Flink 和 intel Analytics Zoo 实现对垃圾图片的识别与分类功能,系统给定 600 张图片,由参赛队伍提供程序进行预测,根据预测结果进行打分。

划重点:实时图片分类的速度与预测的准确度是解题关键;分数计算方法为(500 毫秒内识别准确图片数 / 总图片数[600])*100。

1.数据说明

  • 初赛

给定垃圾图片样例视频展示 100 个分类的 300 张 jpg 图片(用户本地调试可以从网上下载)和训练好的垃圾图片的分类模型(包括模型输入数据格式等参数)。大赛组委会提供运行环境。样例视频地址请见下文详细开发流程说明链接。

  • 复赛

给定垃圾图片样例视频展示 100 个分类的 300 张 jpg 图片(用户本地调试可以从网上下载)。参赛队伍通过使用 Flink 和 intel Analytics Zoo 实现实时垃圾图片分类算法(模型定义使用 Tensorflow python 接口,运行作业使用 Flink),包括模型训练和模型预测。用户上传算法代码,平台将提供约 6000 张垃圾图片用于训练数据集, 3 小时内训练出垃圾图片分类模型,然后运行给定垃圾图片集合(600 张垃圾图片)根据用户训练出的模型,使用 Flink 实现实时垃圾图片分类。

排名规则:根据上述计算分数从高到低排名。

2.开发流程

如何安装至本地仓库、获取模型路径、图片目录结构、提交 jar 包到天池平台、模型说明、Flink 运行环境说明等官网已更新详细步骤及开发代码。

数据集下载及详细开发流程说明

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231743/information

3.学习资料

a.TensorFlow On Flink

b.Anlytics-Zoo 构建统一的大数据分析+AI流水线

Flink TPC-DS 性能优化赛题说明

Flink TPC-DS 性能优化需要参赛队伍使用大赛提供的 Flink 分支,进行 Flink 代码优化以提升 Flink SQL 执行效率, 组委会提供 Benchmark 工具供参赛队伍自行测试。 比赛阶段,选手将最终优化后的 Flink 代码打包,通过天池平台提交,天池平台会使用相同的性能测评工具,进行评测、排名。

划重点:优化是本赛题最主要的部分,对于 Flink 代码和配置的优化 ,包含但不限于以下模块:

  • SQL 优化,优化出更合理的 SQL 执行 Plan。
  • 算子优化, 优化出更高效的 SQL 执行算子。
  • 引擎优化, 优化调度,数据传输等等,可以让作业执行更快速。

1.赛题解读

  • 初赛

在给定的非 DCPMM 机器环境下,优化 Flink 系统及运行参数,对给定的 TPC-DS query 按照指定的顺序执行,循环三次。

  • 复赛

使用包含 DCPMM 硬件的机器,要求参赛队伍基于 DCPMM 进一步探索并实现可能的优化途径。

2.赛题要求

比赛使用的测试数据集为 100 G,用户自行用 Benchmark 工具生成,生成数据集的随机因子组委会不公开。

比赛使用 SQL query 为 TPC-DS 工具生成的 99 个 SQL(含变种 SQL),共计 103 个,组委会从中选择 20 条 SQL 进行评测。

选手可以进行 SQL 优化,执行 Plan 算子优化,引擎优化,调度优化,数据传输优化等,以便让 SQL 作业执行更快速。

选手每天有三次提交作业的机会,每个自然日提供 5 次代码运行机会。

组委会保留对赛题修改的权利。

3.详细说明

关于性能优化赛题涉及的工程结构、工程代码、生成数据集和 query、优化代码、性能评测、提交作业及格式转换工具等详细说明文档已上线:

1.工程结构
2.工程代码
3.生成数据集和 query
4.优化 Flink 代码
5.性能评测
  5.1 本地 Intellij 测试
  5.2 集群运行
6.提交作业至天池平台
7.格式转换工具

完整文档说明:
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231742/information

4.学习资料

a.深度探索 Flink SQL

b.Flink Runtime 核心机制剖析

c.Take advantage of Intel Optane DCPM in Flink workload

程序员鼓励师活动

即日起,报名参赛选手成功邀请身边小伙伴参赛,将获得鼓励师奖励。

报名时填写邀请人手机号或昵称即可,易重名同学建议名字+自定义编号哦,如李明2~

image.png

1.邀请两名小伙伴成功报名,可获得 Flink 定制马克杯一枚。

2.邀请四名小伙伴成功报名参赛,可获得 Flink 定制单肩包一个。(兑换上限为6人)

3.继续邀请还将进入鼓励师排行榜,榜单每周在技术圈更新,初赛截止时榜单为最终榜单。

鼓励师特别奖励:

第一名:1个名额,机械键盘1台

第二名:2个名额,空气净化器 1台

第三名:5个名额,运动手环 1个

:两大赛题鼓励师排行榜分开进行,按照以上规则分别获得鼓励师特别奖励。

大赛答疑交流群:

  • Flink 垃圾图片分类答疑交流钉钉群号:23129395
  • Flink TPC-DS 性能优化答疑交流钉钉群号:21950145

Tips:大赛微信交流群可加小松鼠微信,小松鼠拉大家进群(Ververica2019),加小松鼠微信请备注垃圾图片分类或性能优化哦

大赛详情:https://tianchi.aliyun.com/markets/tianchi/flink2019

还没报名的同学快上车,了解更多 Apache Flink 极客挑战赛信息~

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