字节跳动在晚高峰时Flink作业处理消息的QPS和Checkpoint高峰流量吞吐分别是多少?
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字节跳动内部流批一体的推广应用情况如何,目前有多少Flink流式作业,其中SQL作业占比多少?
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字节跳动的产品业务场景主要是什么,哪些产品使用了以Flink为支撑的实时计算?
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字节跳动 Flink 大规模云原生化实践
摘要:本文整理自字节跳动基础架构工程师刘畅,在 Flink Forward Asia 2022 生产实践专场的分享。本篇主要从四个方向展开介绍。背景介绍解决方案生产实践未来展望点击查看直播回放和演讲 PPT一、背景介绍1.1 资源管理演进字节跳动的大数据资源管理架构,以及 Flink 的部署演进,大致可以分为三个阶段。第一阶段,完全基于 YARN 的离线资源管理。大规模使用 YARN 管理的大数....

字节跳动 Flink 状态查询实践与优化
摘要:本文整理自字节跳动基础架构工程师,Apache Flink Contributor 马越在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括:背景State Processor API 介绍StateMeta Snapshot 机制State as Database使用 Flink Batch SQL 查询任务状态未来展望点击查看直播回放 & 演讲P....

字节跳动 Flink 单点恢复功能实践
背景 在字节跳动的实时计算场景中,我们有很多任务(数量 2k+)会直接服务于线上,其输出时延和稳定性会直接影响线上产品的用户体验,这类任务通常具有如下特点: 流量大,并发高(最大的任务并行度超过 1w) 拓扑类似于多流 Join,将各个数据源做整合输出给下游,不依赖 Checkpoint 没有使用 Checkpoint 并且对短时间内的小部分数据丢失不敏感(如 0.5%),但对数据输出的持续性.....

字节跳动基于 Flink 的 MQ-Hive 实时数据集成
在数据中台建设过程中,一个典型的数据集成场景是将 MQ (Message Queue,例如 Kafka、RocketMQ 等)的数据导入到 Hive 中,以供下游数仓建设以及指标统计。由于 MQ-Hive 是数仓建设第一层,因此对数据的准确性以及实时性要求比较高。 本文主要围绕 MQ-Hive 场景,针对目前字节跳动内已有解决方案的痛点,提出基于 Flink 的实时解决方案,并介绍新方案在字节跳....

字节跳动李本超:一年成为 Committer,我与 Flink 社区的故事
首先简单做个自我介绍,我是李本超,是字节跳动基础架构流式计算方向的工程师,主要负责 Flink SQL 方向。最近非常有幸受邀成为 Apache Flink Committer。 (来自 PMC Member 的邀请邮件) 我参与社区主要是从19年下半年开始的,最开始主要是汇报一些使用过程中遇到的 bug,并且会力所能及的去修复它。与此同时也一直在关注 user 和 dev 邮件列表,一方面了.....

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实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。
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