2023Streaming Lakehouse Meetup·北京站嘉賓演講PPT合集(共7套打包)

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更新時間:2024-03-05 報告數量:7份

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    • 2023Streaming Lakehouse Meetup·北京站嘉賓演講PPT合集
      • 使用 Paimon + StarRocks 構建湖倉一體數據分析方案.pdf
      • Apache Celeborn|讓 Spark 和 Flink 更快更穩更彈性.pdf
      • Flink Batch SQL Improvements on Lakehouse.pdf
      • 基于 Flink CDC 高效構建入湖通道.pdf
      • 動手實踐|使用 Flink 實時發現最熱 GitHub 項目.pdf
      • 幸福里基于 Flink&Paimon 的流式數倉實踐.pdf
      • Apache Paimon 實時數據湖|Streaming Lakehouse 的存儲底座.pdf
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資源包簡介:

1、Paimon+StarRocks 構建湖倉一體數據分析方案曾慶棟/阿里云高級開發工程師Streaming lakehouse meetup傳統數據倉庫分析實現方案簡介0101CONTENT目錄 0202Paimon+StarRocks構建湖倉一體數據分析實現方案0303StarRocks與Paimon結合的使用方式與實現原理0404StarRocks社區湖倉分析未來規劃01傳統數據倉庫分析實現方。

2、Spark/Flink+Celeborn:更快,更穩,更彈性周克勇(一錘)阿里云/數據湖Spark引擎負責人Streaming lakehouse meetup快0101CONTENT0202穩0303彈0404Evaluation背景00004545背景介紹傳統ShuffleCeleborn簡介4545傳統Shuffle的問題最重要的算子15%資源消耗不夠穩定Fetch FailureOOM不。

3、FlinkBatch SQL Improvements on Lakehouse劉大龍/阿里云研發工程師Streaming lakehouse meetupFlink Batch on Paimon 挑戰0101CONTENT目錄 0202Flink Batch 核心優化0303后續規劃01Flink Batch on Paimon 挑戰Streaming Warehouse:Flink+Pai。

4、基于 Flink CDC 高效構建入湖通道雪盡/阿里云-開源大數據-Flink數據通道負責人 Apache Flink PMC Member&Flink CDC LeadStreaming lakehouse meetupFlink CDC 核心技術解析0101CONTENT目錄 0202數據入湖入倉的挑戰0303基于 Flink CDC 的入湖入倉方案0404Flink CDC+Pai。

5、使用Flink實時發現最熱GitHub項目王洪順(弘舜)阿里云開發工程師Streaming lakehouse meetup實驗簡介實驗準備開通阿里云實時計算 Flink 版免費試用(5000CU*小時,相當于完成100次實驗)操作完本實驗后,您將能夠:對Flink SQL基礎能力和Flink實時處理特性有直觀的初步體驗重點內容通過Flink對GitHub的實時事件流進行分析,并通過報表直觀展示。

6、幸福里基于 Flink&Paimon 的流式數倉實踐李國君字節跳動基礎架構工程師Streaming lakehouse meetup背景0101CONTENT目錄 0202流式數倉實踐0303調優0404未來規劃01背景業務背景以工單系統工單系統為例:1.經紀人完成一次帶看,在系統提交工單2.門店經理審核工單3.以上兩條數據更新到業務庫,業務庫的 Binlog 數據進入實時數倉4.數倉結。

7、Apache Paimon 實時數據湖Streaming Lakehouse 的存儲底座李勁松/阿里云開源大數據表存儲團隊負責人Streaming lakehouse meetup關于演講者l 2015年畢業于電科技學,并職阿云從事上代流計算平臺 Galaxy 研發l 相繼從事 流計算、批計算、湖存儲,并成為 Apache Flink PMC 成員,Apache Beam&Iceberg。

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