微信支付的架构到底有多牛

作为一个重要业务，微信支付在客户端上面临着各种问题。其中最核心问题就是分平台实现导致的问题： 1. iOS 和安卓实现不一致 o 容易出 Bug o 通过沟通保证不了质量 2. 扩展性差，无法快速响应业务需求 o 需求变更迭代周期长 o 数据上报不全面 3. 质量保障体系不完善 o 缺少业务及设计知识沉淀 o 协议管理松散 o 缺少统一的自动化测试

2021-06-29
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1.李钰Flink 1.10状态存储改进和优化

●内存层:高效的缓存策略 Memory Layer: More Eficient Cache Policy ●本地缓存层: page粒度的本地缓存 Local File Cache Layer: Read/Write at Page Granularity ●分布式持久化层:存储计算分离 Distributed Storage Layer: Native Dis- Aggregation Arch

2021-06-29
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3.秦江杰-3-FFA2019-new_source（4）

什么是Flink Source 为什么需要新的Source? 新Source的设计设计目标 Enumerator - Reader架构 Source Reader的线程模型水印生成任务可协同的算子状态保存和恢复轻松实现生产可用的Flink Source

2021-06-29
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Redis 大数据量（百亿级）Key存储需求及解决方案

该应用场景为DMP缓存存储需求，DMP需要管理非常多的第三方id数据，其中包括各媒体cookie与自身cookie（以下统称supperid）的mapping关系，还包括了supperid的人口标签、移动端id（主要是idfa和imei）的人口标签，以及一些黑名单id、ip等数据。在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难，然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询。由于cookie这种id本身具有不稳定性，所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成，只有及时同步mapping的数据才能命中DMP的人口标签，无法通过预热来获取较高的命中，这就跟缓存存储带来了极大的挑战。经过实际测试，对于上述数据，常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存，如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的，另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片，这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。

2021-06-26
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3袁尤军-3-FFA2019分论坛开源大数据-袁尤军291020_对外终稿

1,处理时间，事件事件，Watermark Process ingTime, EventTime, Watermark 2,固定\滑动\会话窗口，Row\Range Over Tumble, Hop, Ses sion, Row\Range Over Windows 3,支持File, MQTT, Kafka数据源和目的地 Support File, MOTT, Kafka as sourceandsink 4,检查点、故障恢复. Checkpointingandrecovering

2021-06-29
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5Deep dive into Pyflink & integration with Zeppelin

01 Zeppelin对PyFlink的支持 Support of PyFink in Zeppelin 02 PyFlink社区状态 The Community Status of PyFlink 03 PyFlink核心技术剖析 Analysis of PyFlink core technology 04 PyFlink经典案例 The classic use case of PyFlink

2021-06-29
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大数据技术分享22

HBase是Apache Hadoop中的一个子项目，Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元，通过使用hadoop的DFS工具就可以看到这些这些数据存储文件夹的结构,还可以通过Map/Reduce的框架（算法）对HBase进行操作。

2021-06-24
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科技动感物联网简介知识培训动态ppt模板

物联网-The Internet Of Things，简称IOT ,顾名思义是把所有物品通过网络连接起来,实现任何物体、任何人、任何时间、任何地点（ 4A ）的智能化识别、信息交换与管理。

2021-06-22
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