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Apache Spark Meetup China 第1期 最全资料下载

活动时间:2018年12月16日13:30-17:00 活动地点:杭州市余杭区文一西路998号未来科技城海创园4幢801C 主办单位:阿里云、袋鼠云、云栖社区 主题介绍: 主题一、Spark优化实践-13:30 - 14:30阿里云E-MapReduce-王道远介绍阿里云EMR中Spark计算引擎所包含的一系列额外优化工作,包括SmartShuffle、file skip index等。 主题二、Spark使用对象存储的机遇和挑战-14:30 - 15:30阿里云E-MapReduce-余根茂介绍Spark对对象存储这种类似的访问的原理机制,以及优化的策略 主题三、基于SparkSQL的安防大数据检索分析优化外部-15:30-16:30杭州海康威视研究院大数据技术部 - 陈国栋 介绍基于SparkSQL构建安防大数据交互式查询分析方面做的工作,

Flink 事件时间的陷进及解决思路

0x1 摘要 大家都知道Flink引入了事件时间(eventTime)这个重要概念,来提升数据统计的准确性,但引入事件时间后在具体业务实现时存在一些问题必需要合理去解决,否则会造成非常严重的问题。 0x2 Flink 时间概念介绍 Flink 支持不同的时间概念,包括: Event Time :事件时间 Processing Time :处理时间 Ingestion Time :消息提取时间 参考下图可以清晰的知道这三者的关系:Ingestion Time是介于Event Time和Processing Time之间的概念。程序中可以通过env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);指定使用时间类型。 0x3 事件时间存在的问题 事件时间存在什么样的问题呢?下面先看一个简单的业务场景。比如:要统计APP上搜索按钮每1分钟的点击次数。前端埋点数据结构: 字段名 字段类型 描述 eventCode String 事件编码 clickTime Long 点击时间 基于以上数据结构我们可设计如下水印处理器:...

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