漂移计算-跨DC跨数据源的高性能SQL引擎

？漂移计算性能优势明显，最多26倍的提升 SuperSQL speeds up the SQL execution up to 26 times faster ？数据量越大，漂移计算性能优势越明显 SuperSQL performs even better under larger datasets

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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

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5.贺小令-FFA2019-Apache Flink新场景-OLAP引擎

优点: （Advantages）卓越的性能（Excellent performance）支持复杂的计算（upports complex computng）X 劣势: （Disadvantages）需要预先定义维度（Must define dimensions in advance）不支持明细数据查询（Does not spport query on detaled data）需要更高的成本（Higher cost）场景:适用于对性能要求非常高的场景（User Cases: high performance requirements）

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2.唐云-阿里巴巴在Flink大规模持久化存储的实践之道

化大为小 Make big things smaller ●有些问题不是bug或者使用不当，就是达到了大数据的系统瓶颈 Some problems just would hit the bottleneck of big-data system ●分布式处理的核心就是将大数据量的问题化为-个个小问题。 Make big things smaller is the key to distributed environment.

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3.将Apache Flink用作一体化的数据处理平台-崔星灿

Q1.如何对流数据采样? How to sample streaming data? Q2.如何提供类型信息（表模式） ? How to provide the type information （schema）? Q3.如何展示数据中错误? How to show errors in data? Q4.如何实时获取中间结果? How to fetch the intermediate results in real time? Q5.如何避免重复计算? How to avoid duplicated computation? Q6.如何反复提交作业? How to submit jobs iteratively?

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4.李劲松[终稿][云邪-之信] 深入探索 Flink SQL 流批统一的查询引擎与最佳实践

.容错- Batch shuffle mode .资源模型一提高资源利用率 . Hive集成- Meta/Format/UDF 兼容 . SQL优化-丰富完善的Rules . SQL支持-完善的SQL支持，包括TPC-DS等测试集 .算子一高性能优化

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5.徐帅宋辛童-细粒度资源管理及调度

01流批一体的资源管理 Resource Management for StreamingandBatch Processing 02流批一体的任务调度 Task Scheduling for StreamingandBatch Processing a如何“完美”地调度流批作业? How to schedule batchandstreaming job perfectly? b基于Concurrent-Group的调度 Scheduling based on concurrent group 测试效果与未来发展

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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

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