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[ANNOUNCE] 每周社区更新-51(20191216-20191222)

作者:程鹤群(军长) Apache Flink 中文邮件列表中的 Flink Weekly 周报,计划每周一期,内容涵盖邮件列表中用户问题的解答、社区开发和提议的进展、社区新闻以及其他活动、博客文章等,欢迎持续关注~ 本期的主要内容由 Hequn Cheng 整理,包括:发布 Flink 1.10 和 Flink 1.9.2 的更新,关于将 Flink Docker image 发布集成到 Flink 发布过程中的讨论,PyFlink 后期新功能的讨论以及一些博客文章。 Flink开发 [releases] Kostas Kloudas 建议在 feature-freeze 期间,关注下1.10新功能的文档。他创建了一个总 umbrella issue(FLINK-15273)来跟踪未完成的文档任务。 [1] [releases] Hequn 展开了一个启动Flink 1.9.2发布的讨论。 本周解决了一个 blocker,还剩一个blocker。 考虑到正在进行的1.10版本以及社区的资源有限,计划在圣诞节后进行1.9.2的投票。[2] [releases] Patrick 建议将 ...

日处理数据量超10亿:友信金服基于Flink构建实时用户画像系统的实践

作者 | 杨毅,穆超峰,贺小兵,胡夕 导读:当今生活节奏日益加快,企业面对不断增加的海量信息,其信息筛选和处理效率低下的困扰与日俱增。由于用户营销不够细化,企业 App 中许多不合时宜或不合偏好的消息推送很大程度上影响了用户体验,甚至引发了用户流失。在此背景下,友信金服公司推行全域的数据体系战略,通过打通和整合集团各个业务线数据,利用大数据、人工智能等技术构建统一的数据资产,如 ID-Mapping、用户标签等。友信金服用户画像项目正是以此为背景成立,旨在实现“数据驱动业务与运营”的集团战略。目前该系统支持日处理数据量超 10 亿,接入上百种合规数据源。 一、技术选型 传统基于 Hadoop 生态的离线数据存储计算方案已在业界大规模应用,但受制于离线计算的高时延性,越来越多的数据应用场景已从离线转为实时。这里引用一张表格对目前主流的实时计算框架做个对比。 Apache Storm 的容错机制需要对每条数据进行应答(ACK),因此其吞吐量备受影响,在数据大吞吐量的场景下会有问题,因此不适用此项目的需求。 Apache Spark 总体生态更为完善,且在机器学习的集成和应用性暂时领先,但 ...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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