3-郑志升-3-FlinkAsia企业实践分论坛-B站-

？平台设计准则 Platform design stand ard Strea ming workflows 让数据说话，输入输出schema化 In putandoutp ut schema stand ardiza tion Streaming BSQL通用SQL语法解析层 Streaming BSQL general syntax SQL parser layer 工程效率，IDE开发、运维、监控、告警 Engineering efflciency, IDE dev, SRE, mo nitor, alarm

2021-06-29
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4-马庆祥-3-FFA2019分论坛企业实践-马庆祥 - 修改版

问题: Problems: ◆大白同学:第一次用Flink进行业务开发,终于要上线了，如何配置并行度啊? dabat: I am a newer of Flink, the job is coming online, how to configure parallelism? ◆小明同学:江湖救急，业务线数据流量突增，现在积压了大量的数据,该咋办呀? xiaoming: Help, business line data tafe suddenly increased,anda large amount of data has been accumulated, what should Ido? ◆红红同学:通过调高并发总算是扛住了流量高峰,要不要把多余的资源还回去呢? honghong: We managed to keep up with the traffic peakbyincreasing concurency, do we need to return the extra resources?

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FFA2019-Apache Flink在滴滴的应用实践v3-1209

高可用流计算服务 High availability stream compute service 实时机器学习 realtime machine leaming 实时数仓 real-time warehouse

2021-06-29
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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

2021-06-29
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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。

2021-06-29
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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。

2021-06-29
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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。

2021-06-29
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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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