在大数据的平常场景中,从数据生产者,到数据收集、数据处理、数据应用(BI+AI),整个大数据 + AI 全栈的每一个环节,Flink 都可应用于其中。做为新一代开源大数据计算引擎,Flink 不只知足了工业界对实时性的需求,还可以打通端到端的数据价值挖掘全链路。编程
现在,Flink 在大数据各个环节的应用几何?究竟能带来怎样重大的价值?将来,Flink 还会朝着哪些方面进化?架构
4月25-26日,全球首个 Apache 顶级项目在线会议 Flink Forward 中文精华版将正式开播,聚焦 Alibaba、 Google、AWS、Uber、Netflix、DellEMC、微博、滴滴等各大互联网公司实时计算的经典场景和业务故事,以超强阵容、优质议题普惠全球开发者!精华版内容均为中文,由 Flink 核心贡献者们对原版英文 talk 进行翻译和解说,您可免费在线观看。框架
此前,小松鼠已详细介绍了4月25日上午北京场、下午杭州场的直播议程,如下将分享4月26日上海场有哪些值得期待的内容。机器学习
随着流式应用程序的发展,其支持系统也不断更新迭代。当今的应用程序再也不是孤岛,而都是生态系统的一部分。所以市场对于流系统和平台提供的功能指望比以往更加严格。考虑到这些要求,咱们设计并构建了 Pravega。分布式
Pravega 是以流做为核心的原生流存储系统。Pravega 可以支持应用程序经过灵活且一致的方式注入和存储无限的数据流。将 Pravega 与 Apache Flink 相结合,咱们能够构建数据流水线去同时跟踪和处理历史和实时数据,而且知足端到端的 exactly-once 语义。Pravega 和 Apache Flink 已成为 Dell Technologies 的 Streaming Data Platform 产品重要组成部分。本次演讲咱们将和你们分享相关实践经验,包括实时视频流分析,自动驾驶的真实用例。ide
分享嘉宾:Srikanth Satya,Dell Technologies Vice President,Engineering。模块化
解说嘉宾:滕昱,戴尔科技集团软件开发总监。学习
生产环境下机器学习流程一般须要很是大的计算和系统资源,须要在集群上进行分布式处理。本地或基于云基础架构的成本须要最大程度地高效利用资源,这使得诸如 Apache Flink 之类的分布式处理管道框架很是适合机器学习的工做流。大数据
与此同时,生产环境下机器学习还必须解决现代软件方法论问题以及一些特有问题;不一样类型的机器学习有不一样的要求,一般是由不一样的数据生命周期和事实来源驱动;实现经常遭受模块化,可伸缩性和可扩展性的限制。本次演讲中,咱们会讨论生产环境下机器学习的应用程序,并回顾TensorFlow Extended(TFX),Flink,Apache Beam 和 Google 在生产中使用机器学习的经验。优化
分享嘉宾:
解说嘉宾:秦江杰,Apache Flink PMC,阿里巴巴高级技术专家。
AWS 为客户提供了一个彻底托管的服务,用于运行 Apache Flink 应用程序 Amazon kinisis Data Analytics。在为客户提供服务的过程当中,咱们也面临着独特的挑战。其中一个挑战就是问题归属。如何肯定运行时错误是由客户代码中的错误引发的,仍是由底层基础结构的问题引发的?
在本次演讲中,咱们将描述如何自动分类错误,以及如何经过编程或手动干预来恢复应用程序可用性。这对于咱们确保 AWS 服务所指望的应用程序的可用性以及维护可持续的操做是相当重要的。咱们还将回顾如何设计改进 Apache Flink 引擎以消除歧义,以及如何确保 Apache Flink 应用程序的高可用性。
分享嘉宾:
解说嘉宾:章剑锋(简锋),Apache Member,阿里巴巴高级技术专家。
本次演讲主要分享 Flink 1.10 中发布的完整 Flink-Hive 集成。将介绍一些常见的用例,其中 Flink 用户须要读写 Hive 数据以及引用 Hive UDF 的功能。为了说明用户如何轻松解决这些问题,我将经过示例详细介绍 Flink-Hive 集成。与会者将可以学习:
分享嘉宾:李博闻,阿里巴巴技术专家。
解说嘉宾:李锐(天离),Apache HBase PMC,阿里巴巴技术专家
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■ 直播时间:4月25-26日
■ 分享嘉宾:
■ 详细议程:
(最终议题以实际为准)
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