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什么是业务,什么是业务架构?

一直以来,业务架构始终是架构设计领域一块“难啃的骨头”,架构的核心理念是抽象,而所谓业务,强调的则是落地。如何让抽象的架构设计模式,赋能实际业务产生价值,是业务架构需要解决的问题。

  • 2021-06-29
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第三代移动通信硬件和射频工程师

移动通信是一种沟通移动用户与固定用户之间或移动用户之间的通信方式。它具有快速、便捷、可靠、不受时空限制的特点。

  • 2021-06-29
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1.王治江-3-FFA2019-深度技术-

加速了对齐时间,增加了快照状态时间,在数据等待处理和持久化之间权衡 Speeds up the alignment time but increases the checkpoint state size during snapshot. Tradeoff betwe en data processingandpersisting 如何配置使用 How to config to use unaligned checkpoint Benefits 。Checkpoint 更快可预测,尤其在反压场景 Fasterandpredictable checkpoint, especially in back pressure case Checkpoint间隔更短,频率更快,失败恢复更少的数据 Shorter checkpoint internalandmore frequent checkpoint res ulting in less data to recover during failure 。端到端exactly-once延迟更短 Decreases end-to-end latency in exactly-once case Limit ations ●Inflight 数据持久化,10瓶颈场景不适合 Not suitable for 10 sensitive scenarios because of persisting infight data ,失败恢复inflight数据,时间变长 More time to recover inflight data during failure

  • 2021-06-29
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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

  • 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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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)

  • 2021-06-29
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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.

  • 2021-06-29
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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?

  • 2021-06-29
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