Flink在饿了么的应用与实践-低调大师

Flink在饿了么的应用与实践

2019-04-24 648

本文作者：易伟平（饿了么）
整理：姬平（阿里巴巴实时计算部）

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：

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1000000000，节点有400个。这里要提一下，Spark 和 Flink都是 on yarn 的，其中Flink o

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Searching with Deep Learning 深度学习的搜索应用

作者：Eike Dehling翻译：杨振涛本文由来自 Textkernel 的软件与数据工程师 Eike Dehling 于2018年10月23日发布与其Linkedin 的 pulse 上，已获得翻译授权。英文原文链接：https://www.linkedin.com/pulse/searching-deep-learning-eike-dehling/ 目录：一、Fast Nearest Neighbours二、Elasticsearch 插件三、集成工作四、结论最近我在帮一个数据科学家同事工程化一个基于深度学习模型的搜索系统。他们的项目是关于在文档嵌入应用深度学习模型，然后使用嵌入向量到我们的搜索系统中来查找相似文档。一个文档嵌入本质上其实是一个（长的）数值数组，查找相似文档就相当于查找其他与其较相近的（长的）数值数组；可以采用诸如欧氏距离等来衡量相似性。可以借此来查找相似文档，但是因为不是直接基于关键词而是基于“嵌入”，所以可以自动获得与同义词扩展相媲美的效果。它会查找相关文档，即使它们使用不同的关键词，因此能比关键词检索表现更好。已经有解决这种问题的工具了，比如 fa...

2019-04-25

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2019-04-25

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。