实时计算 Flink版

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2019年3月云栖最新技术活动预告【持续更新】
3月各大技术群的线上线下活动已经陆续上线!云栖社区的运营小编们已经忙的不亦乐乎,此时的你还在为找不到学习路径而发愁吗?下面小编为你整理了3月份云栖社区各大技术群的线上直播和线下沙龙,接下来还会陆续更新。
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来自: 云存储
结构化大数据分析平台设计
前言  任何线上系统都离不开数据,有些数据是业务系统自身需要的,例如系统的账号,密码,页面展示的内容等。有些数据是业务系统或者用户实时产生的,例如业务系统的日志,用户浏览访问的记录,系统的购买订单,支付信息,会员的个人资料等。
通过Flink实时构建搜索引擎的索引
1.背景介绍 搜索引擎的出现大大降低了人们寻找信息的难度,已经深入到生活与工作的方方面面,简单列举几个应用如下: 互联网搜索,如谷歌,百度等; 垂直搜索,如淘宝、天猫的商品搜索; 站内搜索,各个内容网站提供的站内搜索服务; 企业内部搜索,员工查询企业内部信息; 广告投放,根据投放上下文检索出对应的广告主和广告内容; 搜索引擎的关键是让用户找到其所需信息,其整体架构如下: 从图示可知,一个搜索引擎从大的方面来看主要包括两部分,一部分是提供在线的搜索服务,一部分要把原始数据已离线的方式建立索引,建立索引是信息可搜索的前提。
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。
搜索双链路实时计算体系@双11实战
该文章来自阿里巴巴技术协会(ATA)精选集  0. 前言 何为双链路实时计算体系?微观实时计算链路 a) 最细粒度商品/店铺/用户数据的实时 b) 底层模型的实时宏观实时计算链路 相比微观实时,宏观实时的对象粒度更粗,更上层 a) 以实时效果为目标,基于bandit learning的实
如何快速实现一个基于Nginx的网站监控场景----需求篇
最近,小明的老板给小明布置了一个任务,希望把应用服务监控起来,以提高应用运行质量。小明接到任务以后开始着手进行技术选型。 赶紧来看看,小明如何通过另外一种新的思路快速搭建Nginx监控任务。
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。
流计算精品翻译: The Dataflow Model
我们提出了Dataflow模型,并详细地阐述了它的语义,设计的核心原则,以及在实践开发过程中对模型的检验。
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