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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

  • 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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1李锐&王刚-Apache Flink与Apache Hive的集成

统一的Catalog接口 Unified Catalog API 提供基于内存的和可持久和的Catalog实现 Provide both in- memoryandpersistent catalog implementations 支持与Hive的互操作: Inter opera bility with Hive: 访问Hive元数据 Access to Hive metadata 读写Hive表 Re ad/write Hive ta bles 支持Flink作为Hive的引擎(长期目标) Add Flink as a Hive execution engine (long- term plan)

  • 2021-06-29
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2王金海-3-.pptx趣头条基于Flink+ClickHouse构建实时数据平台

业务场景与现状分析 Flink-to-Hive小时级场景 Flink-to- ClickHouse秒级场景 未来发展与思考

  • 2021-06-29
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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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4申毅杰-基于Pulsar和Flink进行批流一一体的弹性数据处理

●云原生架构的兼容性 Companble wih cbud nate ardiciue ●多租户管理 Mus-senant managemant ●扩展性 Salsbay ●数据存储组织的复杂度 Compleityina mus-aysem acherecure ●多系统存储维护开销 Maimenance晶Wd 2 pronsioning ●数据可见性问题 sbilty of danta

  • 2021-06-29
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移动通信网络发展演进和LTE关键技术

在不同代的系统之间,通信标准发生了革命,网络架构变化很大,网元在逐渐减少,网络变得越来越扁平;另外由于新一代系统的功能和技术都发生了革命,原有网元无法继续提供支持,因此需要定义新的网元。

  • 2021-06-29
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移动通信先进技术及其未来发展

基于信号能量、波形特征、循环平稳特征等的感知方法研究,基于多用户协同感知的方法研究,支持最大10OMHz带宽,系统/终端最大峰值速率可达1Gbps。

  • 2021-06-29
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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