阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建，提供一站式实时大数据分析平台，支持端到端亚秒级实时数据分析，适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景，具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。
实时计算Flink场景实践
在数字化时代，实时数据处理愈发重要。本文分享了作者使用阿里云实时计算Flink版和流式数据湖仓Paimon的体验，展示了其在电商场景中的应用，包括数据抽取、清洗、关联和聚合，突出了系统的高效、稳定和低延迟特点。
什么是超分辨率？浅谈一下基于深度学习的图像超分辨率技术
超分辨率技术旨在提升图像或视频的清晰度，通过增加单位长度内的采样点数量来提高空间分辨率。基于深度学习的方法，如SRCNN、VDSR、SRResNet等，通过卷积神经网络和残差学习等技术，显著提升了图像重建的质量。此外，基于参考图像的超分辨率技术通过利用高分辨率参考图像，进一步提高了重建图像的真实感和细节。
直播协议
【10月更文挑战第26天】不同的直播协议具有不同的特点和应用场景。在选择直播协议时，需要根据直播的需求、目标受众、网络环境等因素进行综合考虑，以选择最适合的直播协议，确保直播的流畅性、稳定性和高质量。
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括：Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎，通过向量化技术和 C++ 实现，大幅提升了性能和成本效益。
ClickHouse与大数据生态集成：Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代，能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统，ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而，为了充分利用ClickHouse的优势，将其与现有的大数据处理框架（如Apache Spark和Apache Flink）进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发，探讨如何通过这些技术的结合，实现对大规模数据的实时处理和分析。
AnalyticDB与大数据生态集成：Spark & Flink
【10月更文挑战第25天】在大数据时代，实时数据处理和分析变得越来越重要。AnalyticDB（ADB）是阿里云推出的一款完全托管的实时数据仓库服务，支持PB级数据的实时分析。为了充分发挥AnalyticDB的潜力，将其与大数据处理工具如Apache Spark和Apache Flink集成是非常必要的。本文将从我个人的角度出发，分享如何将AnalyticDB与Spark和Flink集成，构建端到端的大数据处理流水线，实现数据的实时分析和处理。