Flink在饿了么的应用与实践
本文作者:易伟平(饿了么)整理:姬平(阿里巴巴实时计算部) 本文将为大家展示饿了么大数据平台在实时计算方面所做的工作,以及计算引擎的演变之路,你可以借此了解Storm、Spark、Flink的优缺点。如何选择一个合适的实时计算引擎?Flink凭借何种优势成为饿了么首选?本文将带你一一解开谜题。 平台现状 下面是目前饿了么平台现状架构图: 来源于多个数据源的数据写到 kafka 里,计算引擎主要是....
Flink靠什么征服饿了么工程师?
平台现状# 下面是目前饿了么平台现状架构图: 来源于多个数据源的数据写到kafka里,计算引擎主要是Storm,Spark和Flink,计算引擎出来的结果数据再落地到各种存储上。 目前Storm任务大概有100多个,Spark任务有50个左右,Flink暂时还比较少。 目前我们集群规模每天数据量有60TB,计算次数有1000000000,节点有400个。这里要提一下,Spark和Flink都是.....
Flink 靠什么征服饿了么工程师?(Flink在饿了么实时计算平台的应用)
title:Flink 靠什么征服饿了么工程师?(Flink在饿了么实时计算平台的应用)author: 易伟平time: 2018/07/26order: 6comment: 本文将为大家展示饿了么大数据平台在实时计算方面所做的工作,以及计算引擎的演变之路,你可以借此了解Storm、Spark、Flink的优缺点。如何选择一个合适的实时计算引擎?Flink凭借何种优势成为饿了么首选?本文将带你一....
Flink 靠什么征服饿了么工程师?
平台现状 下面是目前饿了么平台现状架构图: 来源于多个数据源的数据写到kafka里,计算引擎主要是Storm,Spark和Flink,计算引擎出来的结果数据再落地到各种存储上。 目前Storm任务大概有100多个,Spark任务有50个左右,Flink暂时还比较少。 目前我们集群规模每天数据量有60TB,计算次数有1000000000,节点有400个。这里要提一下,Spark和Flink都是o.....
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