字节跳动正利用Apache Flink技术,提升其HTAP技术的能力。
利用Apache Flink在字节跳动实现HTAP技术的能力提升
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公司: 字节跳动职位: 大数据工程师演讲者: 邹丹
本演讲探讨了Flink在字节跳动的实际应用案例,涵盖了Flink在数据处理、实时分析等方面的应用经验和技术细节。 邹丹分享了字节跳动如何利用Flink构建高效、可靠的大数据处理平台,并深入解析了Flink在实际场景中的性能优化、故障排除等关键问题。
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Apache Flink 技术概览
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2024-06-30
字节跳动Data-基础架构-大数据面试经验分享
字节跳动Data-基础架构-大数据面试经验
本次分享针对字节跳动Data部门基础架构方向的大数据面试经验,涵盖了面试流程、常见问题以及准备建议等方面。希望能够帮助到准备面试的同学们。
面试流程
一般包括简历筛选、笔试、多轮技术面试以及HR面试。每轮面试都会涉及大数据相关的基础知识、项目经验以及解决问题的能力等。
常见问题
Hadoop、Spark、Flink等大数据框架的原理和应用
分布式存储系统HDFS、HBase的架构和原理
数据仓库Hive、数据湖Delta Lake的应用场景和原理
SQL优化、性能调优的经验
海量数据处理的算法和思路
准备建议
夯实大数据基础知识,深入理解常见框
算法与数据结构
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2024-05-12
精通Apache Flink,学习Apache Flink
根据所提供的文档内容,可以了解以下信息:1. Apache Flink简介:Apache Flink是一个开源的流处理框架,支持高吞吐量、低延迟的数据处理,具备容错机制,确保数据处理的准确性。Flink的架构包括Job Manager负责任务调度和协调,Task Manager执行任务。它支持状态管理和检查点机制,实现“恰好一次”状态计算。此外,Flink提供了窗口操作来处理滑动、滚动和会话窗口,以及灵活的内存管理。Flink还包含优化器,同时支持流处理和批处理。2. 快速入门设置:了解Flink的安装和配置步骤,包括在Windows和Linux系统上的安装,配置SSH、Java和Flink,
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利用Flink和深度学习模型实现图像分类的技术探索
在当前数字化时代,结合大数据和人工智能技术已成为解决复杂问题的重要手段,尤其是在图像识别和分类领域。深入探讨如何利用Apache Flink这一强大的流处理框架与深度学习模型实时分类垃圾图片。Apache Flink是开源的分布式流处理框架,支持低延迟、高吞吐量的数据处理,提供丰富的API,包括Java、Python等。结合预训练的深度学习模型如卷积神经网络(CNN),可以有效识别各类图片,包括垃圾图片。利用Flink的DataStream API和Python环境,开发者可以轻松构建实时分类作业,处理从各种数据源获取的图片数据流。通过自定义的Operator,结合模型预测和数据处理流程,实现
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