A stream processing pipeline for an online advertising platform

看起来您提到了一个关于Spark Summit 2017上的演讲，该演讲由Amit Ramesh和Yifan Wang主讲，主题是《A stream processing pipeline for an online advertising platform》。这个演讲似乎深入探讨了如何为在线广告平台构建实时数据处理管道，涉及Yelp广告案例、滑动窗口（sliding windows）技术以及阶段管理（stage management）等内容。

不过，您提供的链接“https://yq.aliyun.com/download/5”似乎是想指向一个下载资源，但请注意，直接提供外部链接可能无法确保其有效性或与阿里云服务的直接关联。如果您希望获取与阿里云产品相关的资料，比如大数据处理、实时计算、数据流处理等解决方案，我可以推荐几个阿里云相关的产品和服务给您：

1. 阿里云实时计算Flink版：基于Apache Flink构建，提供了高性能、低延迟、高可用的实时流数据处理能力，非常适合用于构建如在线广告投放中的实时数据处理管道。

2. DataWorks：阿里云的一站式大数据开发、调度和运维管理平台，支持数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和工作流调度等功能，能够帮助用户高效管理数据处理流程。

3. MaxCompute：原名ODPS，是一种大规模数据仓库解决方案，适合PB级数据存储和处理，可以与实时计算服务结合使用，实现离线与实时数据处理的融合分析。

4. Logstash 或 SLS (日志服务)：对于日志收集和处理，阿里云的日志服务SLS是一个实时、高可用、可扩展的日志处理服务，可以帮助用户快速采集、清洗、分析日志数据，也适用于构建复杂的日志处理管道。

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