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直播预告 | PolarDB-X 动手实践系列——用 PolarDB-X + Flink 搭建实时数据大屏

2022-03-22 1209

版权

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本文涉及的产品

PolarDB Agent Express，2核4GB

云数据库 PolarDB MySQL 版，列存表分析加速 8核16GB

PolarSearch，搜索节点 4核8GB

简介： 数据大屏在业务展示和决策中扮演重要角色，而背后的实时计算是数据大屏实现的关键技术之一。本次演示通过 PolarDB-X + Flink + Vue 搭建一个实时数据链路，模拟阿里巴巴双十一 GMV 大屏。

数据大屏在业务展示和决策中扮演重要角色，而背后的实时计算是数据大屏实现的关键技术之一。本次演示通过 PolarDB-X + Flink + Vue 搭建一个实时数据链路，模拟阿里巴巴双十一 GMV 大屏。

PolarDB-X 云原生分布式数据库已在 GitHub 开源，欢迎关注：
https://github.com/polardb/polardbx-sql

直播时间
3月25号（本周五）16:00～17:00

参与方式
钉钉扫描下图二维码
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讲师介绍

吴学强（燧木）

阿里云 PolarDB-X 云原生分布式数据库技术负责人之一，毕业于浙江大学计算机学院，兴趣广泛，对操作系统、密码学、分布式系统等均有涉猎。2017 年加入 PolarDB-X 团队进行高并发低延迟的 MySQL 分布式相关系统开发工作，目前负责 PolarDB-X 的云原生底座打造、生态系统连接、开源等开放生态构建工作。

用 PolarDB-X + Flink 搭建实时数据大屏.png

文章标签：

云原生数据库 PolarDB

云数据库 RDS PostgreSQL 版

云原生分布式数据库 PolarDB-X

实时计算 Flink版

JavaScript

Cloud Native

数据可视化

流计算

关系型数据库

双11

MySQL

PolarDB

分布式数据库

关键词：

实时计算 Flink版数据

云原生数据库 PolarDB polardb-x

实时计算 Flink版实践

云原生数据库 PolarDB实践

云原生分布式数据库 PolarDB-X实践

相关实践学习

使用PolarDB和ECS搭建门户网站

本场景主要介绍如何基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。

阿里云数据库产品家族及特性

阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系，提升产品性能，打磨产品功能，从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手，打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系，结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台，为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案，提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。

PolarDB-Evangelist

灵杰开发者

存储监控数据挖掘

京东物流基于Flink & StarRocks的湖仓建设实践

本文整理自京东物流高级数据开发工程师梁宝彬在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦实时湖仓的探索与建设、应用实践、问题思考及未来展望。内容涵盖京东物流通过Flink和Paimon等技术构建实时湖仓体系的过程，解决复杂业务场景下的数据分析挑战，如多维OLAP分析、大屏监控等。同时，文章详细介绍了基于StarRocks的湖仓一体方案，优化存储成本并提升查询效率，以及存算分离的应用实践。最后，对未来数据服务的发展方向进行了展望，计划推广长周期数据存储服务和原生数据湖建设，进一步提升数据分析能力。

灵杰开发者

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体验瑶池数据库

8月前

关系型数据库 MySQL 分布式数据库

航天壹进制 PolarDB-X 1.0（DRDS）数据备份容灾解决方案

本方案基于航天壹进制黑方系统，结合MySQL逻辑备份技术，为阿里云PolarDB-X 1.0（DRDS）构建非侵入式、高可靠的数据备份与恢复体系，支持全量备份、AES-256加密、压缩重删及灵活策略管理，兼容RDS MySQL操作习惯，保障数据安全与业务连续性。

体验瑶池数据库

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灵杰开发者

资源调度 Kubernetes 流计算

Flink在B站的大规模云原生实践

本文基于哔哩哔哩资深开发工程师丁国涛在Flink Forward Asia 2024云原生专场的分享，围绕Flink On K8S的实践展开。内容涵盖五个部分：背景介绍、功能及稳定性优化、性能优化、运维优化和未来展望。文章详细分析了从YARN迁移到K8S的优势与挑战，包括资源池统一、环境一致性改进及隔离性提升，并针对镜像优化、Pod异常处理、启动速度优化等问题提出解决方案。此外，还探讨了多机房容灾、负载均衡及潮汐混部等未来发展方向，为Flink云原生化提供了全面的技术参考。

灵杰开发者

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灵杰开发者

SQL 存储 NoSQL

Flink x Paimon 在抖音集团生活服务的落地实践

本文整理自抖音集团数据工程师陆魏与流式计算工程冯向宇在Flink Forward Asia 2024的分享，聚焦抖音生活服务业务中的实时数仓技术演变及Paimon湖仓实践。文章分为三部分：背景及现状、Paimon湖仓实践与技术优化。通过引入Paimon，解决了传统实时数仓开发效率低、资源浪费、稳定性差等问题，显著提升了开发运维效率、节省资源并增强了任务稳定性。同时，文中详细探讨了Paimon在维表实践、宽表建设、标签变更检测等场景的应用，并介绍了其核心技术优化与未来规划。

灵杰开发者

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灵杰开发者

资源调度 Kubernetes 调度

网易游戏 Flink 云原生实践

本文分享了网易游戏在Flink实时计算领域的资源管理与架构演进经验，从Yarn到K8s云原生，再到混合云的实践历程。文章详细解析了各阶段的技术挑战与解决方案，包括资源隔离、弹性伸缩、自动扩缩容及服务混部等关键能力的实现。通过混合云架构，网易游戏显著提升了资源利用率，降低了30%机器成本，小作业计算成本下降40%，并为未来性能优化、流批一体及智能运维奠定了基础。

灵杰开发者

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灵杰开发者

存储运维监控

阿里妈妈基于 Flink+Paimon 的 Lakehouse 应用实践

本文总结了阿里妈妈数据技术专家陈亮在Flink Forward Asia 2024大会上的分享，围绕广告业务背景、架构设计及湖仓方案演进展开。内容涵盖广告生态运作、实时数仓挑战与优化，以及基于Paimon的湖仓方案优势。通过分层设计与技术优化，实现业务交付周期缩短30%以上，资源开销降低40%，并大幅提升系统稳定性和运营效率。文章还介绍了阿里云实时计算Flink版的免费试用活动，助力企业探索实时计算与湖仓一体化解决方案。

灵杰开发者

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灵杰开发者

存储 SQL Java

Flink CDC + Hologres高性能数据同步优化实践

本文整理自阿里云高级技术专家胡一博老师在Flink Forward Asia 2024数据集成（二）专场的分享，主要内容包括：1. Hologres介绍：实时数据仓库，支持毫秒级写入和高QPS查询；2. 写入优化：通过改进缓冲队列、连接池和COPY模式提高吞吐量和降低延迟；3. 消费优化：优化离线场景和分区表的消费逻辑，提升性能和资源利用率；4. 未来展望：进一步简化用户操作，支持更多DDL操作及全增量消费。Hologres 3.0全新升级为一体化实时湖仓平台，提供多项新功能并降低使用成本。

灵杰开发者

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