[图片] 分享嘉宾：汤楚熙 美团 编辑整理：李瑶 DataFun 出品平台：DataFunTalk 导读： 大家好，我叫汤楚熙，来自美团数据平台中心的计算平台团队，当前主要工作内容是实时数仓平台的研发。今天和大家分享一下实时数据在美团的典型应用场景，实时数仓建设中的挑战和解决方案，包括一些关键的设计 ....

[图片] 分享嘉宾：付海涛 京东 技术专家 编辑整理：苏文进 怪兽充电 出品平台：DataFunTalk 导读： Flink是目前流式处理领域的热门引擎，在实时数仓、实时风控、实时推荐等多个场景有着广泛的应用。京东于2018年开始基于Flink+k8s深入打造高性能、稳定、可靠、易用的实时计算平台， ....

分享嘉宾： 刘力云@贝壳找房 内容来源： Flink 中文社区 摘要： 贝壳找房大数据平台实时计算负责人刘力云带来的分享内容是贝壳找房的实时计算演进之路，内容如下： 发展历程 平台建设 实时数仓及其应用场景 事件驱动场景 未来规划 一、发展历程 首先是平台的发展历程。最早是因为业务方在实时计算方面有 ....

[图片] 分享嘉宾：陈戊超、高赟 阿里 技术专家 文章整理：有感情的打字机 内容来源：Flink Forward ASIA 出品平台：DataFun 导读：Flink 是一个分布式计算引擎，支持批流一体的数据处理。在实际生产中的人工智能使用场景中，Flink 在包括特征工程，在线学习，在线预测等方面 ....

分享嘉宾：贾元乔 菜鸟 高级数据技术专家 编辑整理：夏飞飞 内容来源：Flink Forward ASIA 出品平台：DataFunTalk 导读： 在开源盛世的今天，实时数仓的建设已经有了较为成熟的方案，技术选型上也都各有优劣。菜鸟作为物流供应链的主力军，时效要求已经成为了核心竞争力，离线数仓已不 ....

[图片] 分享嘉宾：王金海 趣头条 编辑整理：王彦 内容来源：Flink Forward Asia 出品平台：DataFunTalk 导读： 趣头条一直致力于使用大数据分析指导业务发展。目前在实时化领域主要使用 Flink+ClickHouse 解决方案，覆盖场景包括实时数据报表、Adhoc 即时查 ....

分享嘉宾： 张杨，B 站资深开发工程师 整理出品： AICUG 人工智能社区 https://img.6aiq.com/bilibili_flink.mp4 导读 : 整个机器学习的过程，从数据上报，到特征计算，到模型训练，再到线上部署，最终效果评估，整个流程非常冗长，在 b 站，多个团队都会搭建自 ....

转载自： 有赞技术团队博客 一、前言 这篇主要由五个部分来组成： 首先是有赞的实时平台架构。 其次是在调研阶段我们为什么选择了 Flink。在这个部分，主要是 Flink 与 Spark 的 structured streaming 的一些对比和选择 Flink 的原因。 第三个就是比较重点的内容， ....

分享嘉宾：于茜 微博 高级算法工程师 编辑整理：王洪达 内容来源：Flink Forward 导读： 微博作为国内比较主流的社交媒体平台，目前拥有 2.22 亿日活用户和 5.16 亿月活用户。如何为用户实时推荐优质内容，背后离不开微博的大规模机器学习平台。本文由微博机器学习研发中心高级算法工程师于 ....

[图片] 分享嘉宾：杨军 蚂蚁金服 高级技术专家 编辑整理：兴金朝 内容来源：DataFun Talk《数据分析平台：平台演进及数据分析方法应用》 出品社区：DataFun 注：文末附有蚂蚁金服的内推信息，感兴趣的小伙伴可以关注下。 大家好，今天主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些 ....

导读：本次分享的主题为实时计算引擎在贝壳的应用与实践。主要内容包括： 背景介绍 流式计算平台 实时分析监控平台-FAST 后续规划 ——背景介绍—— 贝壳找房由链家网升级而来，是以技术驱动的品质居住服务平台，聚合和赋能全行业的优质服务者，打造开放的品质居住服务生态，致力于为两亿家庭提供包括二手房、新 ....

[图片] 分享嘉宾：孙晓光 知乎 技术平台负责人 内容来源：Flink 中文社区 摘要： 本文由知乎技术平台负责人孙晓光分享，主要介绍知乎 Flink 数据集成平台建设实践。内容如下： 业务场景 历史设计 全面转向 Flink 后的设计 未来 Flink 应用场景的规划 01 业务场景 很高兴和大家 ....

卫海波@贝壳找房 贝壳产品技术 贝壳找房 APP 给用户提供了海量房源的搜索查询功能，但是网站存量房源并不能完全满足用户的找房需求，用户希望可以及时获取新上房源的实时提醒。目前贝壳找房 APP 提供的房源新上实时推送有两个维度：基于关注小区的房源新上和基于搜索订阅条件的房源新上。 基于关注小区的房源 ....

一、背景及痛点 1. 背景 我们在使用 Flink 做实时数仓以及数据传输过程中，遇到了一些问题：比如 Kafka 数据丢失，Flink 结合 Hive 的近实时数仓性能等。Iceberg 0.11 的新特性解决了这些业务场景碰到的问题。对比 Kafka 来说，Iceberg 在某些特定场景有自己的 ....

[图片] 分享嘉宾：杨雄 网易严选 资深研发工程师 内容来源：DataFun Talk《基于 Flink 的严选实时数仓实践》 出品社区：DataFun [图片] 今天分享的内容主要分为四个部分，首先会介绍下严选实时数仓的背景、产生的一些问题。然后是针对这些背景和问题对实时数仓的整体设计和具体的实施 ....

[图片] 刘大龙@唯品会 导读： 随着互联网的发展进入下半场，数据的时效性对企业的精细化运营越来越重要， 商场如战场，在每天产生的海量数据中，如何能实时有效的挖掘出有价值的信息， 对企业的决策运营策略调整有很大帮助。此外，随着 5G 技术的成熟、广泛应用， 对于工业互联网、物联网等数据时效性要求非常 ....

[图片] 分享嘉宾：梁建煌 爱奇艺 编辑整理：张宇轩 内容来源：Flink Forward Asia 导读： 随着大数据的快速发展，行业大数据服务越来越重要。同时，对大数据实时计算的要求也越来越高。今天会和大家分享下爱奇艺基于 Apache Flink 的实时计算平台建设实践。 今天的介绍会围绕下面 ....

[图片] “数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代表了用户的反馈，获取结果的及时性就显得尤为重要，快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决 ....

摘要： 本文由快手大数据架构团队负责人赵健博分享，主要介绍 Apache Flink 在快手的过去、现在和未来。内容包括： 为什么选 Flink Flink 在快手的发展 业务数据流 技术创新 未来计划 一、为什么选 Flink 大家好，我是赵健博，来自快手，目前负责快手大数据架构团队。今天很高兴可 ....

文章作者：曹富强@微博 内容来源：Flink 中文社区 导读： 在线机器学习与离线相比，在模型更新的时效性，模型的迭代周期，业务实验效果等方面有更好的表现。所以将机器学习从离线迁移到在线已经成为提升业务指标的一个有效的手段。在线机器学习中，样本是关键的一环。本文将给大家详细的介绍微博是如何用 Fli ....