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【阿里内部应用】基于Blink为新商业调控打造实时大数据交互查询服务
基于Blink为新商业调控打造实时大数据交互查询服务 从IT到DT、从电商到新商业,阿里巴巴的每个细胞都存在大数据的DNA,如何挖掘大数据的价值成为抢占未来先机的金钥匙!传统的大数据开发主要基于离线计算平台MaxCompute(ODPS)进行天级别、小时级别的批量数据分析,但近些年随着618、99.
是时候放弃 Spark Streaming, 转向 Structured Streaming 了
正如在之前的那篇文章中 Spark Streaming 设计原理 中说到 Spark 团队之后对 Spark Streaming 的维护可能越来越少,Spark 2.4 版本的 Release Note 里面果然一个 Spark Streaming 相关的 ticket 都没有。
基于 Flink 构建 CEP 引擎的挑战和实践
奇安信集团作为一家网络安全公司是如何基于 Flink 构建 CEP 引擎实时检测网络攻击?其中面临的挑战以及宝贵的实践经验有哪些?本文主要内容分为以下四个方面: 1. 背景及现状 2. 技术架构 3. 产品及运维 4. 未来发展与思考
探寻流式计算
流计算的出现拓宽了应对复杂实时计算需求能力。Storm作为流计算的利器,极大方便了应用。
Flink SQL 功能解密系列 —— 阿里云流计算/Blink支持的connectors
Connector 是连接外部数据和blink计算框架的桥梁,也是流计算的入口和出口。目前,blink支持了集团内部绝大多数的上下游(如下图),详细的接入方法可以见官方文档,本文主要阐述connector设计和使用上需要注意的问题。
咱们从头到尾讲一次 Flink 网络流控和反压剖析
文章将从网络流控的概念与背景、TCP的流控机制、Flink TCP-based 反压机制(before V1.5)、Flink Credit-based 反压机制 (since V1.5)、总结与思考等几个方面进行分享。
网站的高可用架构 Availability
<div class="markdown_views"> <h2 id="可用性度量和考核">可用性度量和考核</h2> <h3 id="度量">度量</h3> <p>用多少个9来表示,表示一年中可用时间的百分比</p> <h3 id="考核">考核</h3> <p>可以用如下的表: <br><img src="http://img.blog.csdn.net/
基于实时计算(Flink)与高斯模型构建实时异常检测系统
案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 1. 概述 异常检测(anomaly detection)指的是对不符合预期模式或数据集(英语:dataset)中其他项目的项目、事件或观测值的识别。
38款 流媒体服务器开源软件
http://www.oschina.net/project/tag/111/streaming?lang=0&os=0&sort=view&p=1 Flash流媒体服务器 Red5 Red5是一个采用Java开发开源的Flash流媒体服务器。
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