摘要：本文是来自米哈游大数据部对于Flink在米哈游应用及实践的分享。 本篇内容主要分为四个部分： 1.背景介绍 2.实时平台建设 3.实时数仓和数据湖探索 4.未来发展与展望 作者：实时计算负责人 张剑 背景介绍 米哈游成立于2011年，致力于为用户提供美好的、超出预期的产品与内容。公司陆续推出了 w397090770 3年前 (2022-03-21) 1703℃ 1评论6喜欢
摘要：本文整理自快手实时计算团队技术专家张静、张芒在 Flink Forward Asia 2021 的分享。主要内容包括： Flink SQL 在快手功能扩展性能优化稳定性提升未来展望 一、Flink SQL 在快手 经过一年多的推广，快手内部用户对 Flink SQL 的认可度逐渐提高，今年新增的 Flink 作业中，SQL 作业达到了 60%，与去年相比有了一倍的提升，峰值吞吐 w397090770 3年前 (2022-02-18) 1051℃ 0评论4喜欢
作者:李闯 郭理想 背景 随着有赞实时计算业务场景全部以Flink SQL的方式接入，对有赞现有的引擎版本—Flink 1.10的SQL能力提出了越来越多无法满足的需求以及可以优化的功能点。目前有赞的Flink SQL是在Yarn上运行，但是在公司应用容器化的背景下，可以统一使用公司K8S资源池，同时考虑到任务之间的隔离性以及任务的弹性 w397090770 3年前 (2021-12-30) 1076℃ 0评论6喜欢
导读：本文主要介绍Flink实时计算在bilibili的优化，将从以下四个方面展开： 1、Flink-connector稳定性优化 2、Flink sql优化 3、Flink-runtime优化 4、对未来的展望 如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据 概述首先介绍下Flink实时计算在b站的应用场景。在b站，Flink on yarn w397090770 3年前 (2021-09-23) 886℃ 0评论4喜欢
一、简介1.14 新版本原本规划有 35 个比较重要的新特性以及优化工作，目前已经有 26 个工作完成；5 个任务不确定是否能准时完成；另外 4 个特性由于时间或者本身设计上的原因，会放到后续版本完成。[1]如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：过往记忆大数据1.14 相对于历届版本来说，囊 w397090770 3年前 (2021-09-02) 720℃ 0评论4喜欢
摘要：本文整理自 58 同城实时计算平台负责人冯海涛在 Flink Forward Asia 2020 分享的议题《Flink 在 58 同城应用与实践》，内容包括： 实时计算平台架实时 SQL 建设Storm 迁移 Flink 实践一站式实时计算平台后续规划如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据实时计算平台架构 w397090770 3年前 (2021-08-17) 306℃ 0评论2喜欢
2021年2月15日，Apache Flink 创建者、Ververica 公司（前身 DataArtisans）的联合创始人 Fabian Hueske 在 Twitter 宣布其已经从 Ververica 离职， 不过离职原因不得而知。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop另外，Ververica 公司原 COO Holger Temme 将接替 Kostas Tzoumas 成为新的 CEO。Kostas Tzoumas （原 CEO） w397090770 4年前 (2021-02-18) 1119℃ 0评论5喜欢
导读：Flink 从 1.9.0 开始提供与 Hive 集成的功能，随着几个版本的迭代，在最新的 Flink 1.11 中，与 Hive 集成的功能进一步深化，并且开始尝试将流计算场景与Hive 进行整合。本文主要分享在 Flink 1.11 中对接 Hive 的新特性，以及如何利用 Flink 对 Hive 数仓进行实时化改造，从而实现批流一体的目标。主要内容包括： Flink 与 Hive 集成的 w397090770 4年前 (2020-11-26) 2370℃ 0评论11喜欢
本文作者：王祥虎，原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/LvKaj5ytk6imEU5Dc1Sr5Q，欢迎关注 Apache Hudi 技术社区公众号：ApacheHudi。Apache Hudi是由Uber开发并开源的数据湖框架，它于2019年1月进入Apache孵化器孵化，次年5月份顺利毕业晋升为Apache顶级项目。是当前最为热门的数据湖框架之一。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢 w397090770 4年前 (2020-10-09) 1849℃ 0评论2喜欢
大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业，为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长，对数据处理能力提出了更大的挑战，同时对时效性也提出了更高的要求。业务通常已不再满足滞后的分析结果，希望看到更实时的数据，从而在第一时间做出判断和决策。典型的场景如电商大促和金融风控等，基于延迟数 w397090770 5年前 (2020-06-08) 3937℃ 0评论3喜欢
