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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

Flink 靠什么征服饿了么工程师?(Flink在饿了么实时计算平台的应用)

title:Flink 靠什么征服饿了么工程师?(Flink在饿了么实时计算平台的应用)author: 易伟平time: 2018/07/26order: 6comment: 本文将为大家展示饿了么大数据平台在实时计算方面所做的工作,以及计算引擎的演变之路,你可以借此了解Storm、Spark、Flink的优缺点。如何选择一个合适的实时计算引擎?Flink凭借何种优势成为饿了么首选?本文将带你一一解开谜题。 平台现状 下面是目前饿了么平台现状架构图: 01.jpg 来源于多个数据源的数据写到kafka里,计算引擎主要是Storm,Spark和Flink,计算引擎出来的结果数据再落地到各种存储上。 目前Storm任务大概有100多个,Spark任务有50个左右,Flink暂时还比较少。 目前我们集群规模每天数据量有60TB,计算次数有1000

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