独家专访阿里集团副总裁贾扬清：我为什么选择加入阿里巴巴？
在这次访谈中，贾扬清向我们透露了他加入阿里的原因，并对他目前在阿里主要负责的工作做了详细说明，他不仅回顾了过去 6 年 AI 框架领域发生的变化，也分享了自己对于 AI 领域现状的观察和对未来发展的思考。结合自己的经验，贾扬清也给出了一些针对 AI 方向选择和个人职业发展的建议，对于 AI 从业者来
实时计算 Flink SQL 核心功能解密
Flink SQL 是于2017年7月开始面向集团开放流计算服务的。虽然是一个非常年轻的产品，但是到双11期间已经支撑了数千个作业，在双11期间，Blink 作业的处理峰值达到了5+亿每秒，而其中仅 Flink SQL 作业的处理总峰值就达到了3亿/秒。
Flink SQL 功能解密系列 —— 维表 JOIN 与异步优化
流计算中一个常见的需求就是为数据流补齐字段。因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全。比如采集到的交易日志中只记录了商品 id，但是在做业务时需要根据店铺维度或者行业纬度进行聚合，这就需要先将交易日志与商品维表进行关联，补全所需的维度信息。
Blink 有何特别之处？菜鸟供应链场景最佳实践
> 作者：晨笙、缘桥
菜鸟供应链业务链路长、节点多、实体多，使得技术团队在建设供应链实时数仓的过程中，面临着诸多挑战，如：如何实现实时变Key统计？如何实现实时超时统计？如何进行有效地资源优化？如何提升多实时流关联效率？如何提升实时作业的开发效率？ 而 Blink 能否解决这些问题？下面一起来深入了解。
## 背景
菜鸟从2017年4月开始探索 Blink（即 Apache
流计算StreamCompute
背景
每年的双十一除了“折扣”，全世界（特别是阿里人）都关注的另一个焦点是面向媒体直播的“实时大屏”（如下图所示）。包括总成交量在内的各项指标，通过数字维度展现了双十一狂欢节这一是买家，卖家及物流小二一起创造的奇迹！
双十一媒体直播大屏
这一大屏背后需要实时处理海量的庞大电商系统各个模块产生的
现代流式计算的基石：Google DataFlow
0. 引言
今天这篇继续讲流式计算。毫无疑问，Apache Flink 和 Apache Spark （Structured Streaming）现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢？Streaming Systems 这本书在分析 Fli...