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本文由趣头条实时平台负责人席建刚分享趣头条实时平台的建设,分派者叶里君。文章将从平台的架构、Flink 现状,Flink 应用以及未来计划四要素分享。

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业务数据的指数级扩张,数据出理 的时延可可不都可不可以 跟不上业务发展的步伐。基于 Flink 的数据平台构建、运用 Flink 出理 业务场景中的具体难题报告 等随着 Flink 被更广泛的应用于广告、金融风控、实时 BI、实时数仓、实时推荐等多种业务场景,在生产实践中已有充裕的案例与优秀的经验。

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本文主要介绍 Apache Flink 在同程艺龙的应用实践,从当前同程艺龙实时计算平台现状、建设过程、易用性提升、稳定性优化四方面分享了同城艺龙实时计算平台的建设经验,供让你们 参考。

11 月 28-300 日,Flink Forward Asia 邀请来自阿里巴巴、戴尔科技集团、英特尔、Cloudera、趣头条、百度、Stream Native 等不同方向的技术专家围绕 Apache Flink 核心大数据生态探讨当下大数据的发展趋势与未来动向,并展现相关技术在一线生产场景的优秀实践。

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Flink 提供的 Metrics 都还要在 Flink 内要素派好多好多 指标,通过有有哪些指标让开发人员更好地理解作业或集群的具体情况。可能集群运行后很难发现内部人员的实际具体情况,跑得慢或快,是否异常等,开发人员无法实时查看所有的 Task 日志,比如作业很大可能有好多好多 好多好多 作业的具体情况下,该如何出理 ?此时 Metrics 都还要很好的帮助开发人员了解作业的当前具体情况。

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在 2017 年上5天就让,TalkingData 的 App Analytics 和 Game Analytics 有有一一一三个产品,流式框架使用的是自研的 td-etl-framework。该框架降低了开发流式任务的复杂性度,对于不同的任务只还要实现有有一一一三个 changer 链即可,就让支持水平扩展,性能尚可,原先都还要满足业务需求。

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本文主要从Ververica由来就让就让刚现在开始 谈起,着重讲了Ververica Platform的三个核心插件App Manager、Libra Service、Stream Ledger、Gemini,以及阿里巴巴实时计算云原生版本相关底部形态及典型应用场景。

本文主要介绍 Flink on Yarn/K8s 的原理及应用实践,文章将从 Flink 架构、Flink on Yarn 原理及实践、Flink on Kubernetes 原理剖析三要素内容进行分享并对 Flink on Yarn/Kubernetes 中处在的要素难题报告 进行了解答。

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文章将从网络流控的概念与背景、TCP的流控机制、Flink TCP-based 反压机制(before V1.5)、Flink Credit-based 反压机制 (since V1.5)、总结与思考等有哪几个方面进行分享。

Flink 的 API 大体上都还要划分为有有一一一三个层次:处在最底层的 ProcessFunction、上边一层的 DataStream API 和最上层的 SQL/Table API,这三层中的每一层都非常依赖于时间属性。

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传统基于 Hadoop 生态的离线数据存储计算方案已在业界形成统一的默契,但受制于离线计算的时效性制约,太大的数据应用场景已从离线转为实时。微博广告实时数据平台以此为背景进行设计与构建,目前该系统已支持日均出理 日志数量超过百亿,接入产品线、业务日志类型若干。

Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器,它含高了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer,除此之外 Flink Kafa Connector 基于 Flink Checkpoint 机制提供了完善的容错能力。

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本文根据 Apache Flink 系列直播分派而成,由 Apache Flink Contributor、3300 数据开发高级工程师马庆祥老师分享。文章主要从如何为Flink量身定制的序列化框架、Flink序列化的最佳实践、Flink通信层的序列化以及问答环节四要素分享。

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300 年前,人工智能的诞生刷新了人类对技术的期待;过去 10 年,大数据、云计算等核心技术的发展,推动了整个社会的重构与革新;5 年时间,移动互联网从诞生到逐步实现万物互联,数据在现实中的边界正在不断被拓展;技术迭变的线程池池不断加快,新兴技术的涌现昼夜不停。

在就让的文章中,让你们 从高级抽象到底层细节各个层面全面介绍了 Flink 网络栈的工作机制。作为这个 系列的第二篇文章,本文将在第一篇的基础上更进一步,主要探讨如何监视与网络相关的指标,从而识别背压等因素带来的影响,或找出吞吐量和延迟的瓶颈所在。

9 月 7 日,Apache Flink Meetup 上海站,上海的同学再次演绎了站无虚席的爆满场面。现场来自阿里巴巴、intel、趣头条的技术专家们分享了 Zeppelin 中玩转 Flink 与 Hive、趣头条的应用实践、Flink 性能优化、TensorFlow 与 Flink 的应用实践等众多干货内容,并有 Demo 演示环节。

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线上业务反应使用 Flink 消费上游 kafka topic 里的轨迹数据突然出显 backpressure,数据积压严重。单次 bulk 的写入量为:30000/3000mb/300s,并行度为 48。针对该难题报告 ,为了出理 影响线上业务申请了有有一一一三个与线上集群配置相同的 ES 集群。

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