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Flink 的经典场景和业务故事有哪些?看看他们就知道了

在大数据的日常场景中,从数据生产者,到数据收集、数据处理、数据应用(BI+AI),整个大数据 + AI 全栈的每个环节,Flink 均可应用于其中。作为新一代开源大数据计算引擎,Flink 不仅满足了工业界对实时性的需求,还能够打通端到端的数据价值挖掘全链路。 如今,Flink 在大数据各个环节的应用几何?究竟能带来怎样重大的价值?未来,Flink 还会朝着哪些方面进化? 4月25-26日,全球首个 Apache 顶级项目在线会议 Flink Forward 中文精华版将正式开播,聚焦 Alibaba、 Google、AWS、Uber、Netflix、DellEMC、微博、滴滴等各大互联网公司实时计算的经典场景和业务故事,以超强阵容、优质议题普惠全球开发者!精华版内容均为中文,由 Flink 核心贡献者们对原版英文 talk 进行翻译和解说,您可免费在线观看。 大会亮点: 全程中文详细解说,多位 Flink PMC、Committer、一线技术专家等重量级嘉宾对 18 个优质 talk 进行中文解说,让您理解更清晰、透彻。 多角度了解 Flink 最新动向,大会内容从技术深度、社区生态...

SparkSQL DatasourceV2 之 Multiple Catalog

原文链接作者:马骏杰 问题 SparkSQL是Spark的一个子模块,主要功能是用于处理结构化数据,目前在大数据OLAP领域已经有了广泛的应用。Iceberg作为一个通用的表格式,也已经在数据湖的解决方案中逐渐展现了它的优势。 那该如何将这2者相结合,使得应用SparkSQL + Iceberg可以和SparkSQL + Hive一样方便,如,基于SQL直接访问数据或进行DDL操作: select c1 from iceberg_db.t; drop table iceberg_db.t; SparkSQL 基本原理 先来看下SparkSQL处理SQL的基本流程: 如上图所示,在提交SQL后,spark内部会经历语法解析生成逻辑计划,解析逻辑计划,优化逻辑计划,生成执行计划,执行。在解析逻辑计划的过程中,引入了catalog,它的作用是来判断S

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