阿里、滴滴、顺丰技术专家:大数据处理引擎,为什么Flink独得恩宠? - Go语言中文社区

阿里、滴滴、顺丰技术专家:大数据处理引擎,为什么Flink独得恩宠?


Apache Flink:一个面向分布式数据可以进行流处理和批量数据处理的开源计算平台。


将批流统一,把批处理作为一种特殊的流处理,只是它的输入数据流被定义为有界的,这就是Flink的特别之处。

 

如果说下一代大数据处理引擎,谁主沉浮?Flink必有一争之力!


那么,为了跟进技术圈大佬的脚步,为了自己的技术人生,学习是不能停止的。


8月26日 13:00-17:30,由Flink China主办,【实时计算,大有可为】深圳站线下主题沙龙将在南山区科发路1号富利臻大厦三层举行!【等不及要报名的麻烦拉到文末】



Flink大法好,但是场主发现,也有技术人苦恼:Storm立大旗,Spark火力足,为什么一个“草根”可以独得恩宠?

 

场主想和大家简单地比较一下几种主流流处理框架,看看Flink凭什么?


Storm:

适合任务量小但速度要求高的应用,流处理框架的延迟性方面优秀,但由于容错恢复或Trident的状态管理会导致整体性能水平的降低。

 

Spark:

能够处理更高的吞吐量。实际覆盖的计算模型不完整,稳定性未解决,需要注意的还有微批处理的局限性,以及它的延迟性问题。

 

Samza:

一般会搭配强大的本地存储,对管理大数据量的状态非常有益。而Kafka是基础架构中的基石,并且Samza只支持at least once语义

 

Flink:

满足绝大多数流处理场景,稳定性可靠性提升,资源消耗也有所降低,容错机制更高效。

  

客观地说,业务需求不同对于框架的需求自然也会不同。但看好Flink则是因为它原生的流处理理念是可以窥见的趋势。毕竟,数据的价值和时间延迟成反比。 


所以,北京、上海、成都站都错过了,这次南山约不约?


 

原生流处理理念的Flink,南山等你!



深圳站出品人: 阿里巴巴高级产品专家陈守元(花名:巴真)

 

分享嘉宾: 阿里巴巴高级技术专家马国维(花名:黎钢);滴滴出行高级研发工程师闵文俊;阿里巴巴高级技术专家,流计算平台负责人邓小勇(花名:静行);顺丰实时计算平台负责人梁志彪

 

 


陈守元(花名:巴真)

阿里巴巴高级产品专家

 

阿里巴巴实时计算团队产品负责人,2010年毕业即加入阿里集团参与淘宝数据平台建设,近10年的大数据从业经验,开源项目Alibaba DataX发起人,当前负责阿里实时计算产品Flink的规划与设计,致力于推动Flink成为下一代大数据处理标准。




马国维(花名:黎钢)

阿里巴巴高级技术专家


2010年加入阿里巴巴,一直专注于实时大数据处理系统的设计与研发。2015开始调研Flink,并对Flink在大规模集群场景下的稳定性和效率进行了大量的改进,在此基础上推出了阿里巴巴新一代实时计算引擎Blink。目前是Blink DAG引擎团队负责人,致力于打造业界一流的分布式DAG计算引擎。




闵文俊

滴滴出行高级研发工程师


2016年毕业于南京理工大学,现任滴滴出行大数据架构部-实时引擎组高级研发工程师。主要负责滴滴Flink引擎的开发与维护,2017年底着手flink CEP的内源版本维护与开发,在滴滴业务场景中取得较好的应用与实践。




邓小勇(花名:静行)

阿里巴巴高级技术专家,流计算平台负责人

 

曾先后在阿里巴巴搜索、实时数据同步、离线数据同步等岗位工作,并从无到有搭建阿里流计算平台,服务阿里集团内部、公共云和专有云等各类客户。




梁志彪

顺丰实时计算平台负责人


大数据平台研发工程师,任职于顺丰科技,负责科技实时数据平台和实时计算平台的研发和建设。



活动流程

14:00-14:10 巴真 出品人开场发言

14:10-14:40 阿里黎钢 《Flink计算引擎简介》

14:40-15:10 滴滴 闵文俊 《FlinkCEP在滴滴内部的应用场景》

15:10-15:30 茶歇

15:30-16:00 阿里静行《基于Flink的实时计算平台》

16:00-16:30 顺丰 梁志彪 《基于Flink的实时计算平台》

16:30-17:00 阿里巴真《Flink: 下一代大数据处理引擎》

17:00-17:30 自由讨论


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本次活动场地:由“思微”独家赞助

注:以上排名不分先后


  • Flink China

经过Apache Flink官方授权的中文社区,旨在联合国内的Flink大 V,向国内宣传和普及Flink相关的技术,输出技术,博文、译作、资讯等内容,推动国内大数据技术发展的开源社区。


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  • 发表于 2020-01-12 13:50:19
  • 阅读 ( 1621 )
  • 分类:职场

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