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

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）

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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

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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

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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

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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。

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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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时序基础大模型技术发展综述

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