如何从小白进化成 Apache Flink 技术专家?9节基础课程免费公开!
随着数据量的爆发,AI走上风口,典型的大数据业务场景下数据业务最通用的做法是:选用批计算的技术处理全量数据,采用流计算的技术处理实时增量数据。在生产环境中,用户通常采用批处理和流处理两套计算引擎来支持这两种场景。弊端就是需要写两套代码,维护两套引擎,毫无疑问,这种架构带来了额外的负担与成本。
面对全量数据和增量数据,能否用一套统一的大数据引擎技术来处理?
Apache Flink 被业界公认为最好的流计算引擎,其计算能力不仅仅局限于做流处理,而是一套兼具流、批、机器学习等多种计算功能的大数据引擎,用户只需根据业务逻辑开发一套代码,无论是全量数据还是增量数据,亦或者实时处理,一套方案即可全部支持。为了让大家更全面地了解 Apache Flink 背后的技术以及应用实践,今天,我们首次免费公开 Apache Flink 系列视频课程。
如何
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Blink 有何特别之处?菜鸟供应链场景最佳实践
作者:晨笙、缘桥菜鸟供应链业务链路长、节点多、实体多,使得技术团队在建设供应链实时数仓的过程中,面临着诸多挑战,如:如何实现实时变Key统计?如何实现实时超时统计?如何进行有效地资源优化?如何提升多实时流关联效率?如何提升实时作业的开发效率? 而 Blink 能否解决这些问题?下面一起来深入了解。 背景 菜鸟从2017年4月开始探索 Blink(即 Apache Flink 的阿里内部版本),2017年7月开始在线上环境使用 Blink,作为我们的主流实时计算引擎。 为什么短短几个月的探索之后,我们就选择Blink作为我们主要的实时计算引擎呢? 在效率上,Blink 提供 DataStream、TableAPI、SQL 三种开发模式,强大的 SQL 模式已经满足大部分业务场景,配合半智能资源优化、智能倾斜优化、智能作业压测等功能,可以极大
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关于公共云dataworks执行setproject命令问题小记
最近看到官网提供开发者版的Maxcompute的测试,赶紧开了一个试玩;https://promotion.aliyun.com/ntms/act/cloud/maxcdeveloperfbh.html?spm=5176.7944453.751670.btn16.21d652dfN2zpU3 但在如下测试中报错:公共云dataworks 2.0版本测试setproject命令,保存提交的时候报提交任务和血缘关系不一致的情况;这里我们不细纠这个问题,关于血缘关系以及调度依赖的内容参考如下链接:https://help.aliyun.com/document_detail/89726.html?spm=a2c4g.11186623.6.652.67585d02t52UXJhttps://help.aliyun.com/document_detail/94780.html?spm=a2c4g.11186623.6.902.751172e7Yb5tWk然后继续提交任务成功,并运行任务报错,任务提交失败的报错;查看调度依赖如下,是使用的虚拟的root上游节点;看起来没有任何的不妥的地方,可惜,任...
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