问题一：自研基于Flink的实时计算平台带来了哪些改进？
自研基于Flink的实时计算平台带来了哪些改进？
参考回答：
自研平台通过Flink的状态管理减少了外部依赖，降低了程序复杂度，提升了性能。同时，根据场景特点进行最优定制，实现了资源优化，相同需求下大大节约了资源。此外，增加了端到端的监控，确保系统低延迟运行。
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问题二：实时计算平台如何确保在大并发下的稳定性和性能？
实时计算平台如何确保在大并发下的稳定性和性能？
参考回答：
平台通过Flink的流处理能力，结合资源优化和端到端监控，确保在大并发下也能保持低延迟和高稳定性。同时，通过灵活定制监控和告警机制，及时发现并解决问题。
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问题三：实时计算平台的数据处理流程是怎样的？
实时计算平台的数据处理流程是怎样的？
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数据处理流程包括数据接收、实时清洗处理、封装成复杂场景、通过标准化接口提供给业务方订阅、匹配筛选条件后通过Kafka下发数据。整个过程实现了数据的实时处理和高效利用。 
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问题四：实时计算平台采用的是什么架构和运行方式？
实时计算平台采用的是什么架构和运行方式？
参考回答：
实时计算平台采用了Flink on Yarn的架构，独立搭建了Flink集群，独享550台服务器，没有与离线计算混用，以确保高稳定性。数据通过Kafka接入并由Kafka下发。
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问题五：为什么Flink集群需要独立搭建，并独享服务器资源？
为什么Flink集群需要独立搭建，并独享服务器资源？
参考回答：
Flink集群需要独立搭建并独享服务器资源，主要是因为它对稳定性要求高，需要日均处理1.5万亿数据，近600TB的数据增量，混用资源可能会影响性能。
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