实时计算 Flink版

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数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介 数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。
2019年5月下旬最值得一读的9本技术书籍(微服务架构、算法、大数据等书籍)!
导读:读书,能让我们遇到好的书中好的方法、思想,不时的看看,就会让我们的头脑中思考的神经通路发达起来,慢慢地,我们就能够有了一些 积累,就会有了好的思维习惯。云栖社区小编为你整理出了2019年5月下旬最值得一读的9本技术书籍,其中涉及服务架构、算法、Flink等方面。
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。
Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统:实时统计网站PV、UV展示
1.大数据处理的常用方法 大数据处理目前比较流行的是两种方法,一种是离线处理,一种是在线处理,基本处理架构如下: 在互联网应用中,不管是哪一种处理方式,其基本的数据来源都是日志数据,例如对于web应用来说,则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。
Flink 原理与实现:理解 Flink 中的计算资源
本文所讨论的计算资源是指用来执行 Task 的资源,是一个逻辑概念。本文会介绍 Flink 计算资源相关的一些核心概念,如:Slot、SlotSharingGroup、CoLocationGroup、Chain等。并会着重讨论 Flink 如何对计算资源进行管理和隔离,如何将计算资源利用率最大化等等。理解 Flink 中的计算资源对于理解 Job 如何在集群中运行的有很大的帮助,也有利于我们更透彻
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。
回顾 | Kafka x Flink Meetup 与世界人工智能大会大数据 AI 专场精彩回顾(附PPT下载)
8 月最后一天,由 Apache Kafka 与 Apache Flink 联合举办的 Meetup 深圳站圆满落幕,现场站无虚席,来自 Confluent 、中国农业银行 、虎牙直播、数见科技以及阿里巴巴的五位技术专家带来了丰富精彩的分享,全场干货满满!
Flink SQL 功能解密系列 —— 流式 TopN 挑战与实现
TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能,主要用来实时计算排行榜。流式的 TopN 不同于批处理的 TopN,它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算 TopN 排行榜,然后当排行榜发生变化时,发出更新后的排行榜。
海量数据实时计算利器Tec
引子 在刚刚过去的2015年双11大促中,搜索事业部的实时计算和在线学习系统Pora经受住了前所未有的双11巨量用户行为消息的冲击,在流入实时消息量持续超过300w/s,甚至峰值飙升至501w/s的压力下始终保持了端到端秒级实时效果,助力相关的搜索和推荐实时业务取得了很好的效果。 Pora如何能
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