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2-金浩-3-FFA2019分论坛开源大数据-金浩

流处理的基准测试存在的问题 1测试集不能反映真实的应用场景 1集群测试的负载不够大 到度量指标只适用少部分计算场景 测试集基于代码的方式,用户学习成本较高 TPC-DS:作为大数据批处理领域最流行基准测试之一,模拟了数据仓库,反应真实的应用场景

  • 2021-06-29
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5Flink_Calcite_深度应用-陈玉兆

Apache Calcite是-一个用于构建数据管理系统的可扩展框架 起源2012-进入Apache孵化器孵化 问题构建一个高质量的数据库需要~ 20自然人年(的努力) 方案开源框架构建数据库系统 设计Flexible →Relational algebra 餐待PostgreSQL, Apache Spark, GPORCA

  • 2021-06-29
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1-张光辉-3-FFA2019分论坛企业实践-张光辉

分配Container时,尽可能选择CPUMem空闲的机器 When assiging containers, choose the idlest CPUMem machines 89 possible 针对10密集型作业,希望Container尽可能打散 For Vo bound jobs, deatnibute containers 88 discrete as possble Deploy Task时,希望Task在TM中分配均衡 When deploying tasks, distribute tasks among TMs as balenced as possiole

  • 2021-06-29
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2董亭亭-3-FFA2019分论坛企业实践-快手-v7

实时统计各类指标、监控项 Realtime ca lculate all kinds of metricsandmonitor items. 辅助业务实时分析做决策、监控报警等 Assist business to make decisionandalarm in realtime. 数据清洗、拆分、join等处理 Data cleanandsplitandjoin etc. 数据etl处理 Data extractandtransformandload. 实时业务处理 Realtime business process. 特定业务逻辑处理:实时调度 Specific business processing: realtime scheduling.

  • 2021-06-29
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3-郑志升-3-FlinkAsia企业实践分论坛-B站-

?平台设计准则 Platform design stand ard Strea ming workflows 让数据说话,输入输出schema化 In putandoutp ut schema stand ardiza tion Streaming BSQL通用SQL语法解析层 Streaming BSQL general syntax SQL parser layer 工程效率,IDE开发、运维、监控、告警 Engineering efflciency, IDE dev, SRE, mo nitor, alarm

  • 2021-06-29
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4-马庆祥-3-FFA2019分论坛企业实践-马庆祥 - 修改版

问题: Problems: ◆大白同学:第一次用Flink进行业务开发,终于要上线了,如何配置并行度啊? dabat: I am a newer of Flink, the job is coming online, how to configure parallelism? ◆小明同学:江湖救急,业务线数据流量突增,现在积压了大量的数据,该咋办呀? xiaoming: Help, business line data tafe suddenly increased,anda large amount of data has been accumulated, what should Ido? ◆红红同学:通过调高并发总算是扛住了流量高峰,要不要把多余的资源还回去呢? honghong: We managed to keep up with the traffic peakbyincreasing concurency, do we need to return the extra resources?

  • 2021-06-29
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FFA2019-Apache Flink在滴滴的应用实践v3-1209

高可用流计算服务 High availability stream compute service 实时机器学习 realtime machine leaming 实时数仓 real-time warehouse

  • 2021-06-29
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1-吴良波-Apache Flink 在网易的实践

业务场景:用户实时足迹,用户实时特征,商品实时特征,实时CTR CVR样本组建,首页A区轮播, B区活动精选等UV,PV实时统计 简要逻辑:使用Sloth读取应用日志 (曝光,点击,加购物车,购买),进行数据清洗和维度拆分,写入Kafka,再使用Sloth读取Kafka数据,实时统计多维特征5 min,30min,1h的PV和UV,写入Redis,供线上工程计算CTR,CVR,以及优化搜索和推荐结果

  • 2021-06-29
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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