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  • Flink分布式数据流处理与计算
  • 本次公开课将为大家介绍新一代大数据处理引擎:Flink。从Flink的基础概念和体系架构开始,逐步为大家介绍Flink,以及Flink的部署和HA的实现。最后演示如何在Flink中实现流式处理和批处理的Demo。
  • 主讲 : 赵强 Oracle(中国)有限公司高级技术顾问
  • 时间:2019年5月25日,上午10:00-11:30
  • 费用:免费
  • 地点:在线交流,会议网址报名接收后通知
  • 限制人数:100人
  • 交流安排

  • 1. Flink基础与体系架构
    2. 部署Flink的环境
    3. Flink的HA
    4. Flink的入门案例:WordCount
  • 目标听众:对大数据、分布式存储、分析关注的专业人士或者学习者;云计算、大数据从业者
  • 请加微信 www_uml_com_cn ,获取讲座资料
  • 提示:对于不符合要求的参加者可能因为交流人数限制而不能参加,但是可以订阅讲座实录,在讲座结束后观看讲座实录。
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  • 问题收集(以下问题将在讲座中进行讨论或解答)

黄健达(中移信息技术,开发人员):Flink 实时计算性能?
Flink 的编程入门要求?
严俊(中国移动,软件开发):flink应用日志如何打印在外部日志文件里,例如打印到hdfs中?
flink自定义sink的流程讲解,例如,open,close,invoke的作用以及flink运行时是如何调用它们的。
为什么flink不像spark等具有写入数据库的sink类?
毕升(成都房联云码,java研发):oracle中执行很慢的sql导致的死锁问题怎么解决
沈兴民(农银科技,开发工程师):flink最佳使用实践
flink与其他引擎的优劣比较
flink的深度优化
陈柯宇(就不告诉你,java程序猿):flink和sparkstreaming的区别
flink和strom的区别
优势
李锐(华诺科技,大数据工程师):FLINK相对于其它流式框架的优势
刘军辉(华诺科技,架构师):Flink与其它流处理框架比较有哪些优势?
Flink是如何实现实时性的高吞吐的?
运行Flink 需要的最低硬件配置?
李成浩(中国农业银行,软件):Flink 发生故障如何恢复
FLink与Spark 对比各自有哪些优势
陈志鹏(湖南华诺科技,大数据开发):flink eventTime 和watermark底层运行机制
李飞(工银安盛云南,信息科技主任):Flink与其他大数据处理框架的优劣比较
Flink生态建设怎样
Flink可以用scala 之外的语言开发吗?
崔健(YOKOGA,系统工程师):工业、制造业是如何利用大数据
针对于工业领域,大数据分析应考虑的维度与方法
如何建立行之有效的数据分析手段
程玉婷(oohfor,研发工程师):应用场景
优缺点
基于什么实现,依赖什么,将来会成什么样的方向改进,有可限制
高峰(DCITS,技术经理):Flink的典型应用场景和实际案例
同类产品和技术🈶哪些?
贺治东(58,高级算法工程师):Flink与storm和spark streaming相比的优势
王(个人,软件工程师):如何在Flink中实现流式处理和批处理的Demo






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