回顧 | 阿里雲實時計算專場 · 北京站

6 月 30 日,阿里雲實時計算專場北京站,由來自格靈深瞳的大數據總監與阿里巴巴產品專家、技術專家一起與大家探討實時計算的應用實踐與場景化解決方案。

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實時計算是基於 Apache Flink 構建的一站式高性能實時大數據處理平臺,在 PB 級別的數據集上可以支持亞秒級別的處理延時,賦能用戶標準實時數據處理流程和行業解決方案。2019 年 6 月阿里雲實時計算通過數據中心聯盟最新制定的大數據分佈式流處理平臺基礎能力評測,成爲國內首批通過流計算產品能力評測的產品。

《Flink在人臉識別實時業務中的應用》

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陳新宇 | 格靈深瞳 大數據總監

Flink 作爲下一代流計算引擎,以其高效、低延遲等特性獲得了大量關注與應用。格靈深瞳自2017年開始就將 Flink 應用在生產之中,爲客戶提供基於人臉識別的實時數據分析服務及面向不同行業的整體解決方案,本次分享介紹了 Flink 在格靈深瞳人臉識別實時業務場景中的技術選型原因、具體應用、遇到的一些問題及改進。

  • 背景及現狀
  • 應⽤用及⽅方案
  • 問題與優化
  • 後續與侷限

《實時計算場景化解決方案》

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高暘 | 阿里巴巴 高級產品專家

主要內容是介紹實時計算產品商業架構及技術架構,對比其他商業化流計算產品及開源軟件,實時計算的產品優勢,產品典型的應用場景劃分,在數字媒體、在線教育、新零售以及城市大腦中的應用場景介紹及相應的解決方案分享。

實時計算產品形態
產品架構 / 定位 / Unified SQL / Unified Runtime
阿里雲實時計算被集成方案
輕量化 PaaS 解決方案
實時計算典型場景
演進路線
典型場景

《如何構建基於 Flink on Kubernetes 的大數據平臺》

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任春德 | 阿里巴巴 高級技術專家

本次分享從大數據領域,初露頭角的 Kubernetes 如何 PK 日臻完善的基於 Yarn 調度的平臺、新一代的批流一體的大數據處理引擎 Flink 與 Kubernetes 結合形成的新平臺有哪些優勢、如何將其構建成一套易運維、高可用、高利用率的平臺等三部分內容進行分享。

  • Hadoop大數據平臺
  • 雲原生大數據平臺
  • 演示體驗

《實時計算SQL開發常見問題及解決方案》

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趙開興 | 阿里巴巴 技術專家

阿里雲實時計算是基於 Apache Flink 開發的流式計算產品,其主要使用流式 Flink SQL 進行業務的開發工作,Flink SQL 符合標準 SQL 語義,但由於加入了流式計算的概念,很多用戶在理解和使用 Flink SQL 過程中存在一些問題和困難,本次分享爲大家梳理出了實時計算 SQL 開發過程中常見的問題及解決方案。

  • 實時計算與批量計算的區別是什麼?
  • 實時計算業務架構是什麼?
  • 實時計算 SQL 開發有哪些常見的問題?
  • 實時計算SQL作業如何調優?
  • 實時計算 SQL 作業如何排查問題?

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