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導讀：當今生活節奏日益加快，企業面對不斷增加的海量信息，其信息篩選和處理效率低下的困擾與日俱增。由于用戶營銷不夠細化，企業 App 中許多不合時宜或不合偏好的消息推送很大程度上影響了用戶體驗，甚至引
案例與解決方案匯總頁： 阿里云實時計算產品案例&解決方案匯總 對一個互聯網產品來說，典型的風控場景包括：注冊風控、登陸風控、交易風控、活動風控等，而風控的最佳效果是防患于未然，所以事前事中
眾所周知，Apache Flink（以下簡稱 Flink）最早誕生于歐洲，2014 年由其創始團隊捐贈給 Apache 基金會。如同其他誕生之初的項目，它新鮮，它開源，它適應了快速轉的世界中更重視的
本文作者：孫夢瑤 | 美團點評 本文主要內容：通過將分布式實時計算框架 Flink 與 Storm 進行性能對比，為美團點評實時計算平臺和業務提供數據參考。 一. 背景 Apache Flink 和
引言近些年，企業對數據服務實時化服務需求日益增多。本文整理了常見實時數據組件的性能特點和適用場景，介紹了美團如何通過 Flink 引擎構建實時數據倉庫，從而提供高效、穩健的實時數據服務。此前我們美團技
反壓（backpressure）是實時計算應用開發中，特別是流式計算中，十分常見的問題。反壓意味著數據管道中某個節點成為瓶頸，處理速率跟不上上游發送數據的速率，而需要對上游進行限速。由于實時計算應用
本文作者：易偉平（餓了么） 整理：姬平（阿里巴巴實時計算部） 本文將為大家展示餓了么大數據平臺在實時計算方面所做的工作，以及計算引擎的演變之路，你可以借此了解Storm、Spark、Flink的優缺
例子Flink集群mvn package exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount&nb
下載安裝flink：上傳壓縮包：flink-1.7.2-bin-scala_2.12.tgz解壓：tar -zxvf /flink-1.7.2-bin-scala_2.12.tgz -C ../hon
數據流編程模型 原文鏈接博主理解篇 抽象層次 ??Flink提供不同級別的抽象來開發流/批處理應用程序。 這個最低級別的抽象提供了有狀態的流式操作。它是通過處理函數嵌入到DataStream AP
