携程基于Flink的实时特征平台-低调大师

携程基于Flink的实时特征平台

2018-10-14 814

本文来自7月26日在上海举行的 Flink Meetup 会议，分享来自于刘康，目前在大数据平台部从事模型生命周期相关平台开发，现在主要负责基于flink开发实时模型特征计算平台。熟悉分布式计算，在模型部署及运维方面有丰富实战经验和深入的理解，对模型的算法及训练有一定的了解。

本文主要内容如下：

在公司实时特征开发的现状基础上，说明实时特征平台的开发背景、目标以及现状
选择Flink作为平台计算引擎的原因
Flink的实践：有代表性的使用示例、为兼容Aerospike（平台的存储介质）的开发以及碰到的坑
当前效果&未来规划

一、在公司实时特征开发的现状基础上，说明实时特征平台的开发背景、目标以及现状

1、原实时特征作业的开发运维；

1.1、选择实时计算平台：依据项目的性能指标要求（latency，throughput等），在已有的实时计算

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大数据凉了？No，流式计算浪潮才刚刚开始！

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2018-10-14

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本文来自于王新春在2018年7月29日 Flink China社区线下 Meetup·上海站的分享。王新春目前在唯品会负责实时平台相关内容，主要包括实时计算框架和提供实时基础数据，以及机器学习平台的工作。之前在美团点评，也是负责大数据平台工作。他已经在大数据实时处理方向积累了丰富的工作经验。本文主要内容主要包括以下几个方面：唯品会实时平台现状 Flink在唯品会的实践 Flink On K8S 后续规划一、唯品会实时平台现状目前在唯品会实时平台并不是一个统一的计算框架，而是包括 Storm，Spark，Flink 在内的三个主要计算框架。由于历史原因，当前在 Storm 平台上的 job 数量是最多的，但是从去年开始，业务重心逐渐切换到 Flink 上面，所以今年在 Flink 上面的应用数量有了大幅增加。实时平台的核心业务包含八大部

2018-10-14

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