实时计算 Flink版

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专访阿里云高级技术专家吴威:Kafka、Spark和Flink类支持流式计算的软件会越来越流行
大数据领域一定会朝着更加实时、更加智能、数据更加多样化的方向前进。Kafka、Spark和Flink之类的支持流式计算的软件会越来越流行,同时各类机器学习平台和工具也会越来越成熟。
揭秘|每秒千万级的实时数据处理是怎么实现的? | 6月21号云栖夜读
今天的首篇文章,讲述了:闲鱼目前实际生产部署环境越来越复杂,横向依赖各种服务盘宗错节,纵向依赖的运行环境也越来越复杂。当服务出现问题的时候,能否及时在海量的数据中定位到问题根因,成为考验闲鱼服务能力的一个严峻挑战。
【双11背后的技术】双11背后的大规模数据处理
【双11背后的技术】总目录:https://yq.aliyun.com/articles/68637 —————————————————————— 作者:惠岸 朋春 谦乐  1. 实时数据总线服务-TT TimeTunnel(TT)在阿里巴巴集团内部是一个有着超过6年历史的实时数据总线服务,它是前台在线业务和后端异步数据处理之间的桥梁。
Flink State 有可能代替数据库吗?
State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据,部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据,这让业界不禁思考: State 和 Database 是何种关系?有没有可能用 State 来代替数据库呢?
携程实时智能检测平台建设实践
rophet基本覆盖了携程所有业务线,监控指标的数量达到10K+,覆盖了携程所有订单、支付等重要的业务指标。Prophet将时间序列的数据作为数据输入,以监控平台作为接入对象,以智能告警实现异常的告警功能,并基于Flink实时计算引擎来实现异常的实时预警,提供一站式异常检测解决方案。
【阿里内部应用】利用blink CEP实现流计算中的超时统计问题
案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 一. 背景介绍 如<利用blink+MQ实现流计算中的延时统计问题>一文中所描述的场景,我们将其简化为以下案例:实时流的数据源结构如下: 物流订单号 支付时间 仓接单时间 仓出库时间 LP1 2018-08-01 08:00 ...
基于Flink和规则引擎的实时风控解决方案
对一个互联网产品来说,典型的风控场景包括:注册风控、登陆风控、交易风控、活动风控等,而风控的最佳效果是防患于未然,所以事前事中和事后三种实现方案中,又以事前预警和事中控制最好。 这要求风控系统一定要有实时性。
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