1-吴良波-Apache Flink 在网易的实践

业务场景:用户实时足迹，用户实时特征，商品实时特征，实时CTR CVR样本组建，首页A区轮播, B区活动精选等UV,PV实时统计简要逻辑:使用Sloth读取应用日志（曝光，点击，加购物车，购买），进行数据清洗和维度拆分，写入Kafka,再使用Sloth读取Kafka数据，实时统计多维特征5 min,30min,1h的PV和UV,写入Redis,供线上工程计算CTR,CVR,以及优化搜索和推荐结果

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2-侯鑫磊-3-ApacheFlink在中国农业银行的探索和实践1129v0.15

企业实践专场将邀请知名企业一线技术专家，分享大数据及人工智能最新技术进展和实践，详细解读Apache Flink在各行业的应用与落地，包括应用场景、业务痛点、面临挑战、如何破局等宝贵经验，并就大数据与人工智能等技术的发展趋势进行探讨和展望。

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2019大数据技术公开课第五季—MySQLRDS数据如何同步到MaxCompute

本实验是对RDS同步数据到MaxCompute的一个初步讲解。当企业需要利用MaxCompute进行数据开发时，如果数据不在MaxCompute而在RDS中，需要首先将RDS中的数据同步到MaxCompute。本实验将以RDS（MySQL）为例，具体讲解此过程的操作步骤以及一些容易遇到的问题，为企业的数据同步过程提供一些指导与帮助。

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2019大数据技术公开课第五季—日志数据如何同步到MaxCompute之实践讲解

日常工作中，企业需要将通过ECS、容器、移动端、开源软件、网站服务、JS等接入的实时日志数据进行日志实时查询与分析、采集与消费、数据清洗与流计算（ETL/Stream Processing）、数据仓库对接（Data Warehouse）等场景的使用。通过本次实验，我们可以学习了解日志数据如何同步到MaxCompute。

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3-梁建煌-3-FFA2019-基于Apache Flink的爱奇艺实时计算平台建设实践-梁建煌-V8

Flink作业监控数据和报警集成爱奇艺Hubble统-监控平台 Flink job metricsandalerts are integrated into iQlYI Hubble monitoring sys tem Job级别监控指标: Job 状态、Checkpoint 状态和耗时 Job-level metrics: job status, checkpoint statusandelapsed time Operator级别监控指标:时延、反压、Source/Sink 流量,对每个Operator进行指标聚合 Operator-level metrics: latency, backpressure, sourceandsink traffic, aggregation for each operator TaskManager级别监控指标: CPU 使用率、内存使用率、JVM GC等 Tas kManager -level me trics: CPU usage, memory usage, JVM GC, etc.

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5-韩鹏-3-基于Flink构建CEP引擎的挑战和实践-韩鹏-2019-11-27

Flink的痛点：在企业级受限（硬件资源）环境，规则集数量及种类不确定的情况下，Flink程序运行较难控制，且当前现有库“Flink SQL”和“Flink CEP”均不能满足业务及性能需求。

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4实时计算在贝壳的实践 - v2.1

资源隔离.Resource isolation 多种任务类型 Job Types 任务托管Job Management 多种开发语言Programming Languages

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Flutter in action闲鱼最佳实践

3 月 5 日，闲鱼宣布在 GitHub 上开源 Fish Redux，Fish Redux 是一个基于 Redux 数据管理的组装式 flutter 应用框架，特别适用于构建中大型的复杂应用，它最显著的特征是函数式的编程模型、可预测的状态管理、可插拔的组件体系、最佳的性能表现。下文中，我们将详细介绍 Fish Redux 的特点和使用过程，以下内容来自InfoQ 独家对闲鱼 Flutter 团队的采访和 Fish Redux 的开源文档

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