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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

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    如何利用Flink实现超大规模用户行为分析

    作者 吴昊 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年12月14日

    传统的用户行为分析系统通常以离线批处理模式根据既定规则对用户数据进行分析。规则相对简单,且更新规则需要重启系统。而在安全领域,许多安全场景要求能够 7/24 小时实时监测威胁、作出报警。 因此我们需要一个高吞吐量的实时计算框架来满足对实时性的需求。在这里我们将介绍网络安全中基于流式计算框架 Flink 并搭载机器学习算法的超大规模用户行为分析系统(UBA)的实践经验。看瀚思科技如何利用 Flink 的高效流式处理框架,承载 UBA 核心计算任务,并融合批处理和流处理模式,如何定义完备易用的场景规则语法,并利用 Flink 对复杂事件处理(CEP)的原生支持,实现规则的动态更新的实战经验。

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    基于Apache Flink的实时计算引擎Blink在阿里搜索中的应用

    作者 Xiaowei Jiang 关注 1 他的粉丝 ,译者 王庆 关注 1 他的粉丝   发布于  2017年2月16日

    本文是阿里巴巴搜索基础架构团队高级总监Xiaowei Jiang的访谈文章,改编自Flink Forward 2016大会上阿里巴巴的演讲,在这里可以看到现场演讲。主要介绍了Flink在阿里巴巴搜索中的应用场景以及做出的改进与优化。

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    让时间倒流的保存点:用Apache Flink的保存点技术重新处理数据流

    作者 Fabian Hueske 关注 0 他的粉丝 ,译者 足下 关注 1 他的粉丝   发布于  2017年1月10日

    这篇文章是系列文章的第一篇,数据工匠团队会在这里为大家展示一些Apache Flink的核心功能。

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大数据框架对比:Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink

作者 Justin Ellingwood 关注 1 他的粉丝 ,译者 大愚若智 关注 9 他的粉丝   发布于  2016年11月20日

本文将介绍大数据系统一个最基本组件:处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。本文对Hadoop、Storm、Samza、Spark、Flink五种大数据框架进行了介绍和对比。 1

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