上：Spark VS Flink – 下一代大数据计算引擎之争，谁主沉浮？-低调大师

上：Spark VS Flink – 下一代大数据计算引擎之争，谁主沉浮？

2018-10-14 622

导读：做大数据绝对躲不过的一个热门话题就是实时流计算，而提到实时流计算，就不得不提 Spark 和 Flink。Spark 从 2014 年左右开始迅速流行，刚推出时除了在某些场景比 Hadoop MapReduce 带来几十到上百倍的性能提升外，还提出了用一个统一的引擎支持批处理、流处理、交互式查询、机器学习等常见的数据处理场景。凭借高性能和全面的场景支持，Spark 早已成为众多大数据开发者的最爱。

正在 Spark 如日中天高速发展的时候，2016 年左右 Flink 开始进入大众的视野并逐渐广为人知。在人们开始使用 Spark 之后，发现 Spark 虽然支持各种常见场景，但并不是每一种都同样好用。数据流的实时处理就是其中相对较弱的一环。Flink 凭借更优的流处理引擎，同时也支持各种处理场景，成为 Spark 的有力挑战

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Flink在唯品会的实践

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

2018-10-15

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Flink在美团的实践与应用

作者: 刘迪珊导读:本文整理自8月11日在北京举行的Flink Meetup，分享嘉宾刘迪珊(2015年加入美团数据平台。致力于打造高效、易用的实时计算平台，探索不同场景下实时应用的企业级解决方案及统⼀化服务)。美团实时计算平台现状和背景实时平台架构 01.jpg 上图呈现的是当前美团实时计算平台的简要架构。最底层是数据缓存层，可以看到美团测的所有日志类的数据，都是通过统一的日志收集系统收集到Kafka。Kafka作为最大的数据中转层，支撑了美团线上的大量业务，包括离线拉取，以及部分实时处理业务等。在数据缓存层之上，是一个引擎层，这一层的左侧是我们目前提供的实时计算引擎，包括Storm和Flink。Storm在此之前是 standalone 模式的部署方式，Flink由于其现在运行的环境，美团选择的是On YARN模式，除了计算引擎之

2018-10-15

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Oracle Database，又名Oracle RDBMS

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Apache Tomcat7、8、9（Java Web服务器）

Tomcat是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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