流批一体向量化引擎Flex
本文整理自蚂蚁集团技术专家刘勇在Flink Forward Asia 2024上的分享，聚焦流批一体向量化引擎的背景、架构及未来规划。内容涵盖向量化计算的基础原理（如SIMD指令）、现有技术现状，以及蚂蚁在Flink 1.18中引入的C++开发向量化计算实践。通过Flex引擎（基于Velox构建），实现比原生执行引擎更高的吞吐量和更低的成本。文章还详细介绍了功能性优化、正确性验证、易用性和稳定性建设，并展示了线上作业性能提升的具体数据（平均提升75%，最佳达14倍）。最后展望了未来规划，包括全新数据转换层、与Paimon结合及支持更多算子和SIMD函数。
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。
Aipy实战：分析apache2日志中的网站攻击痕迹
Apache2日志系统灵活且信息全面，但安全分析、实时分析和合规性审计存在较高技术门槛。为降低难度，可借助AI工具如aipy高效分析日志，快速发现攻击痕迹并提供反制措施。通过结合AI与学习技术知识，新手运维人员能更轻松掌握复杂日志分析任务，提升工作效率与技能水平。
Fluss 实战：用 Partial Update 构建实时宽表的新范式
传统流式数据管道通过多表 Join 构建宽表，如实时推荐引擎需整合用户偏好、购买记录等8个数据源，但此方法在大规模场景下状态管理复杂、资源消耗高且调试困难。Fluss 提出部分更新方案，基于主键将各数据源独立写入共享宽表，避免复杂 Join 操作。示例中，通过 Flink SQL 创建推荐、曝光、点击等表，并逐步插入数据实现宽表构建。最终，借助 Fluss 的高效合并机制，输出包含最新信息的统一视图，提升可扩展性和维护性。
Flink CDC + Kafka 加速业务实时化
Flink CDC 是一种支持流批一体的分布式数据集成工具，通过 YAML 配置实现数据传输过程中的路由与转换操作。它已从单一数据源的 CDC 数据流发展为完整的数据同步解决方案，支持 MySQL、Kafka 等多种数据源和目标端（如 Delta Lake、Iceberg）。其核心功能包括多样化数据输入链路、Schema Evolution、Transform 和 Routing 模块，以及丰富的监控指标。相比传统 SQL 和 DataStream 作业，Flink CDC 提供更灵活的 Schema 变更控制和原始 binlog 同步能力。
介绍一下这只小水獭 —— Fluss Logo 背后的故事
Fluss是一款开源流存储项目，致力于为Lakehouse架构提供高效的实时数据层。其全新Logo以一只踏浪前行的小水獭为核心形象，象征流动性、适应性和友好性。水獭灵感源于“Fluss”德语中“河流”的含义，传递灵活与亲和力。经过30多版设计迭代，最终呈现动态活力的视觉效果。Fluss计划捐赠给Apache软件基金会，目前已开启孵化提案。社区还推出了系列周边礼品，欢迎加入钉钉群109135004351参与交流！
基于 Flink+Paimon+Hologres 搭建淘天集团湖仓一体数据链路
本文整理自淘天集团高级数据开发工程师朱奥在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕实时数仓优化展开。内容涵盖项目背景、核心策略、解决方案、项目价值及未来计划五部分。通过引入Paimon和Hologres技术，解决当前流批存储不统一、实时数据可见性差等痛点，实现流批一体存储与高效近实时数据加工。项目显著提升了数据时效性和开发运维效率，降低了使用门槛与成本，并规划未来在集团内推广湖仓一体架构，探索更多技术创新场景。
基于头脑风暴优化的模糊PI控制系统simulink建模与仿真
本课题基于头脑风暴优化（BSO）算法，对模糊PI控制系统的参数进行优化。BSO是一种模拟人类集体创新过程的群体智能算法，通过种群个体生成与更新寻找最优解。研究利用MATLAB2022a实现Simulink建模与仿真，优化模糊规则权值，提升控制器性能。核心目标包括缩短调整时间、减小稳定后的抖动。仿真设置为1s，但运行速度较慢。最终通过BSO算法获取最优参数并应用于系统控制，实现性能提升。
StarRocks+Paimon 落地阿里日志采集：万亿级实时数据秒级查询
本文介绍了阿里集团A+流量分析平台的日志查询优化方案，针对万亿级日志数据的写入与查询挑战，提出基于Flink、Paimon和StarRocks的技术架构。通过Paimon存储日志数据，结合StarRocks高效计算能力，实现秒级查询性能。具体包括分桶表设计、数据缓存优化及文件大小控制等措施，解决高并发、大数据量下的查询效率问题。最终，日志查询耗时从分钟级降至秒级，显著提升业务响应速度，并为未来更低存储成本、更高性能及更多业务场景覆盖奠定基础。