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上海·深圳 ClickHouse 2019 Meetup PPT
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类别
行政区
点评数
口味
环境
服务
人均消费
城市
经度
纬度
示例数据：
| 类别 | 行政区 | 点评数 | 口味 | 环境 | 服务 | 人均消费 | 城市 | 经度 | 纬度 ||---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|| 烧烤 | 浦东新区 | 176 | 8 | 8.6 | 7.9 | 124 | 上海市 | 121.9678597 | 30.88447665 |
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20190629Apache Flink Meetup北京站.zip是关于Apache Flink技术交流活动的压缩文件，日期为2019年6月29日，地点在北京。文件内容可能包含演讲稿、幻灯片、录音或参会者的交流资料，主要围绕Apache Flink这一开源流处理框架展开。描述非常简洁，直接点明了这是一个与Apache Flink相关的Meetup活动，发生在2019年6月29日的北京。Meetup通常是指技术爱好者或专业人士聚集在一起讨论特定主题的线下活动，因此我们可以预期这个压缩包中的内容可能涵盖Flink的最新发展、应用案例、技术深度解析等。标签“flink”明确了这个压缩包的核心内容是与Apache Flink相关的。Apache Flink是一个用于处理无界和有界数据的开源流处理框架，它支持实时计算和批处理，具有高吞吐量、低延迟以及状态管理等特性，广泛应用于大数据领域。由于没有具体的文件名称列表，我们无法详细列举每个文件的内容，但可以推测可能包含以下类型的文件：演讲稿或幻灯片：详细介绍了Apache Flink的原理、架构、新特性和最佳实践。代码示例：展示如何在实际项目中使用Flink进行数据处理。分析报告：分享了Flink在不同行业的应用案例和性能测试结果。问答记录：记录了活动中对Flink技术问题的讨论和解答。录音或视频：重现了活动当天的演讲和讨论环节。 Apache Flink基础：Flink的核心概念，如DataStream API、JobManager、TaskManager以及它们在分布式环境中的作用。 Flink的数据处理模型：Flink如何实现事件时间窗口、状态管理和容错机制。 Flink与批处理：Flink与Hadoop MapReduce等批处理框架的差异，Flink在批处理上提供更好的性能和实时性。 Flink连接器和格式：Flink支持的各种数据源和数据接收器，如Kafka、HDFS、Cassandra。
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