6月29日,Apache Flink Meetup 北京站圓滿落幕,Apache Flink 1.9 版本是自 Flink 1.0 以後變化最大的版本,社區對 Flink 進行大量重構而且加入了不少新 Feature。這次 Meetup 重點解讀 Flink 1.9 版本新特性。算法
關注Apache Flink 社區公衆號Ververica,回覆關鍵字「0629PPT」便可下載Apache Flink Meetup 北京站所有嘉賓分享的PPT.架構
本期 Meetup 由 Apache Flink PMC 與 Committer 開場,對 Flink 1.9 版本新特性進行全面分享;阿里巴巴技術專家從 Table API 和算法層面分享 Flink 的機器學習生態;還有 Flink on Kubernetes 、Flink 1.9 版本與 Hive 的兼容性解讀,以及超過千臺集羣、日處理條目超過 264 億條,處理峯值超過 3.6 千萬條 / s 的 Flink 在快手的應用實踐。機器學習
楊克特 | Apache Flink Committer,阿里巴巴高級技術專家ide
戴資力 | Apache Flink PMC ,Ververica Software Engineer性能
《Apache Flink 1.9 特性解讀》由魯尼老師與戴資力老師從 Flink 1.9.0 的特性解讀與將來版本計劃兩方面分享。新特性部分主要從 Flink 1.9.0 架構的改動、Table API & SQL、Runtime & Core 以及生態四部份內容,關於 Flink 將來的版本計劃主要分享了 SQL、Runtime 以及 Flink 的周邊生態。學習
1.Apache Flink 1.9.0 特性解讀大數據
2.將來版本計劃優化
秦江傑 | Apache Kafka PMC,阿里巴巴 高級技術專家ui
《打造基於 Flink Table API 的機器學習生態》由秦江傑老師分享,主要從爲何選擇 TableAPI + AI 以及如何構建基於 TableAPI 的 AI 生態系統。阿里雲
Why TableAPI + AI?
Build an AI Ecosystem on TableAPI
張凱 | 阿里雲 高級技術專家
任春德 | 阿里雲 高級技術專家
《基於 Flink on Kubernetes 的大數據平臺》由張凱老師和任春德老師分享,主要從 K8s 簡介、Flink on K8s、大數據平臺以及展望四個方面分享。
楊旭 | 阿里巴巴 資深算法專家
《基於 Apache Flink 的高性能機器學習算法庫》由楊旭老師分享,楊旭老師主要分享了阿里巴巴計算平臺事業部與 Flink 社區合做,開源自研的機器學習算法庫,如何基於該算法庫更方便地構建高性能的 Flink 機器學習做業以及基於 Flink 研發高性能機器學習算法庫過程當中的技術積累與收穫。
董亭亭 | 快手 實時計算引擎團隊負責人
《Apache Flink 在快手的應用與實踐》由董亭亭老師分享,主要介紹 Flink 系統在快手的應用實踐,以及快手遇到的穩定性、性能等相關問題以及解決思路。例如,如何解決 interval join 場景下 rockdb backend 的性能瓶頸、大量讀取歷史數據時多數據源取數速度差別致使的穩定性問題等等。
Flink 在快手應用場景與規模
快手 Flink 引擎的優化與改進
將來計劃
李銳 | Apache Hive PMC,阿里巴巴技術專家
《Apache Flink 1.9 與 Hive 的兼容性》由李銳老師分享,主要介紹了 Flink 與 Hive 集成項目的背景,項目的設計與架構,在 Flink 1.9 中與 Hive 集成的進展,以及咱們後續工做的計劃等。
以上是 Apache Flink Meetup 北京站的所有內容,感謝報名的 1000+ 同窗以及到場的 600+ 同窗!Flink 1.9 版本將是自 Flink 1.0 之後變化最大的一個版本,但願今天老師們的分享可以帶你們對 Flink 1.9 版本有個前瞻性的瞭解 ,一塊兒期待Flink 1.9 版本的正式發佈!
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