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Flink 在又拍云日志批处理中的实践

日前,由又拍云举办的大数据与 AI 技术实践|Open Talk 杭州站沙龙在杭州西溪科创园顺利举办。本次活动邀请了有赞、个推、方得智能、又拍云等公司核心技术开发者,现场分享各自领域的大数据技术经验和心得。以下内容整理自又拍云资深开发工程师张召现场分享: 张召,资深开发工程师,目前负责又拍云 CDN 的刷新预热、日志处理和运维平台开发。熟悉 OpenResty,在 Web 开发领域经验颇丰,目前热衷研究大数据处理相关技术。 大家好,我是来自又拍云的张召,今天主要分享又拍云多数据源日志处理选型 Flink 的考量,以及 Flink 落地过程中遇到的问题和解决方案。 为什么用 Flink 做批处理 在选用 Flink 前,我们对日志批处理的整个业务需求分为三步:数据源采集、日志处理、结果的保存。我们的日志量在 100G/h,单机服务处理速度慢、扩容不方便,一些相似的需求都是以编码形式完成的。另外,数据处理流程复杂,需要在多个服务间流转,迫切需要一个方案来解决问题。 前期我们调研了数据库,发现数据库里没有多维度的反复总结和挖掘的功能,所以我们放弃了选用数据库的方案,选用 MapReduce ...

鸿蒙内核源码分析(自旋锁篇) | 汇编到令人心碎的自旋锁 | 中文注解HarmonyOS源码 | v26.01

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