实时计算 Flink版

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KubeCon: Flink on K8s
目录 集群概况 BigData Manager简介 BigData on Kubernetes 部署过程 运维 Twinkle(开发者IDE) 玩转Flink on Kubernetes WindowJoin 简介 Example illustrating a windowed stream join between two data streams.
双11数据大屏背后的秘密:大规模流式增量计算及应用
回顾大数据技术领域大事件,最早可追溯到06年Hadoop的正式启动,而环顾四下,围绕着数据库及数据处理引擎,业内充斥着各种各样的大数据技术。在云栖社区2017在线技术峰会大数据技术峰会上,阿里云大数据计算平台架构师钱正平做了题为《大规模流式增量计算及应用》的分享,钱正平结合阿里巴巴真实的业务场景为大家分享了流式增量计算编程方面的挑战和当前的解决方案。
Streaming System 第一章:Streaming 101
简介 Streaming101起源于在O'really上发表的两篇博客,原文如下:https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-102其中对流式计算的设计理念做了非常透彻的介绍。
【阿里内部应用】基于Blink为新商业调控打造实时大数据交互查询服务
基于Blink为新商业调控打造实时大数据交互查询服务 从IT到DT、从电商到新商业,阿里巴巴的每个细胞都存在大数据的DNA,如何挖掘大数据的价值成为抢占未来先机的金钥匙!传统的大数据开发主要基于离线计算平台MaxCompute(ODPS)进行天级别、小时级别的批量数据分析,但近些年随着618、99.
是时候放弃 Spark Streaming, 转向 Structured Streaming 了
正如在之前的那篇文章中 Spark Streaming 设计原理 中说到 Spark 团队之后对 Spark Streaming 的维护可能越来越少,Spark 2.4 版本的 Release Note 里面果然一个 Spark Streaming 相关的 ticket 都没有。
探寻流式计算
流计算的出现拓宽了应对复杂实时计算需求能力。Storm作为流计算的利器,极大方便了应用。
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