# 实时计算 Flink版 #
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独家专访阿里集团副总裁贾扬清：我为什么选择加入阿里巴巴？
在这次访谈中，贾扬清向我们透露了他加入阿里的原因，并对他目前在阿里主要负责的工作做了详细说明，他不仅回顾了过去 6 年 AI 框架领域发生的变化，也分享了自己对于 AI 领域现状的观察和对未来发展的思考。结合自己的经验，贾扬清也给出了一些针对 AI 方向选择和个人职业发展的建议，对于 AI 从业者来
实时计算 Flink SQL 核心功能解密
Flink SQL 是于2017年7月开始面向集团开放流计算服务的。虽然是一个非常年轻的产品，但是到双11期间已经支撑了数千个作业，在双11期间，Blink 作业的处理峰值达到了5+亿每秒，而其中仅 Flink SQL 作业的处理总峰值就达到了3亿/秒。
Flink SQL 功能解密系列 —— 维表 JOIN 与异步优化
流计算中一个常见的需求就是为数据流补齐字段。因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全。比如采集到的交易日志中只记录了商品 id，但是在做业务时需要根据店铺维度或者行业纬度进行聚合，这就需要先将交易日志与商品维表进行关联，补全所需的维度信息。
现代流式计算的基石：Google DataFlow
0. 引言
今天这篇继续讲流式计算。毫无疑问，Apache Flink 和 Apache Spark （Structured Streaming）现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢？Streaming Systems 这本书在分析 Fli...
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2019年3月云栖最新技术活动预告【持续更新】
3月各大技术群的线上线下活动已经陆续上线！云栖社区的运营小编们已经忙的不亦乐乎，此时的你还在为找不到学习路径而发愁吗？下面小编为你整理了3月份云栖社区各大技术群的线上直播和线下沙龙，接下来还会陆续更新。
结构化大数据分析平台设计
前言
任何线上系统都离不开数据，有些数据是业务系统自身需要的，例如系统的账号，密码，页面展示的内容等。有些数据是业务系统或者用户实时产生的，例如业务系统的日志，用户浏览访问的记录，系统的购买订单，支付信息，会员的个人资料等。
通过Flink实时构建搜索引擎的索引
1.背景介绍
搜索引擎的出现大大降低了人们寻找信息的难度，已经深入到生活与工作的方方面面，简单列举几个应用如下：
互联网搜索，如谷歌，百度等；
垂直搜索，如淘宝、天猫的商品搜索；
站内搜索，各个内容网站提供的站内搜索服务；
企业内部搜索，员工查询企业内部信息；
广告投放，根据投放上下文检索出对应的广告主和广告内容；
搜索引擎的关键是让用户找到其所需信息，其整体架构如下：
从图示可知，一个搜索引擎从大的方面来看主要包括两部分，一部分是提供在线的搜索服务，一部分要把原始数据已离线的方式建立索引，建立索引是信息可搜索的前提。
Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统：实时统计网站PV、UV展示
1.大数据处理的常用方法
大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下：
在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。
搜索双链路实时计算体系@双11实战
该文章来自阿里巴巴技术协会（ATA）精选集
0. 前言
何为双链路实时计算体系？微观实时计算链路
a) 最细粒度商品/店铺/用户数据的实时
b) 底层模型的实时宏观实时计算链路
相比微观实时，宏观实时的对象粒度更粗，更上层
a) 以实时效果为目标，基于bandit learning的实
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