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來源| 阿里雲峰會
作者| 郭一
本文整理了，小紅書推薦架構負責人郭一，在2019阿里雲大會上的分享。介紹了小紅書的產品和社區個性化的推薦需要的關鍵技術。然後對社區的數據技術分別從接入層，業務層，數據服務層和數據倉庫層進行了概述。然後講述了一個利用流計算引擎Flink給線上推薦提供用戶行為實時的多維度聚合的業務實例。最後對小紅書下一年的數據架構發展進行的展望。
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Flink 實戰
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2、《從0到1學習Flink》—— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 環境並構建運行簡單程序入門
3、《從0到1學習Flink》—— Flink 配置文件詳解
4、《從0到1學習Flink》—— Data Source 介紹
5、《從0到1學習Flink》—— 如何自定義 Data Source ？
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8、《從0到1學習Flink》—— Flink Data transformation(轉換)
9、《從0到1學習Flink》—— 介紹 Flink 中的 Stream Windows
10、《從0到1學習Flink》—— Flink 中的幾種 Time 詳解
11、《從0到1學習Flink》—— Flink 讀取 Kafka 數據寫入到 ElasticSearch
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15、《從0到1學習Flink》—— Flink parallelism 和 Slot 介紹
16、《從0到1學習Flink》—— Flink 讀取 Kafka 數據批量寫入到 MySQL
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18、《從0到1學習Flink》—— 你上傳的 jar 包藏到哪裡去了
19、大數據“重磅炸彈”——實時計算框架 Flink
20、《Flink 源碼解析》—— 源碼編譯運行
21、為什麼說流處理即未來？
22、OPPO數據中臺之基石：基於Flink SQL構建實數據倉庫
23、流計算框架 Flink 與 Storm 的性能對比
24、Flink狀態管理和容錯機制介紹
25、原理解析 | Apache Flink 結合 Kafka 構建端到端的 Exactly-Once 處理
26、Apache Flink 是如何管理好內存的？
27、《從0到1學習Flink》——Flink 中這樣管理配置，你知道？
28、《從0到1學習Flink》——Flink 不可以連續 Split(分流)？
29、Flink 從0到1學習—— 分享四本 Flink 的書和二十多篇 Paper 論文
30、360深度實踐：Flink與Storm協議級對比
31、Apache Flink 1.9 重大特性提前解讀
32、如何基於Flink+TensorFlow打造實時智能異常檢測平臺？只看這一篇就夠了
33、美團點評基於 Flink 的實時數倉建設實踐
34、Flink 靈魂兩百問，這誰頂得住？
35、一文搞懂 Flink 的 Exactly Once 和 At Least Once
36、你公司到底需不需要引入實時計算引擎？
37、Flink 從0到1學習 —— 如何使用 Side Output 來分流？
38、一文讓你徹底瞭解大數據實時計算引擎 Flink
39、基於 Flink 實現的商品實時推薦系統(附源碼)
40、如何使用 Flink 每天實時處理百億條日誌？
41、Flink 在趣頭條的應用與實踐
42、Flink Connector 深度解析
43、滴滴實時計算發展之路及平臺架構實踐
44、Flink Back Pressure(背壓)是怎麼實現的？有什麼絕妙之處？
45、Flink 實戰 | 貝殼找房基於Flink的實時平臺建設
46、如何使用 Kubernetes 部署 Flink 應用
47、一文徹底搞懂 Flink 網絡流控與反壓機制
48、Flink中資源管理機制解讀與展望
49、Flink 實時寫入數據到 ElasticSearch 性能調優
50 、深入理解 Flink 容錯機制
15 、吐血之作 | 流系統Spark/Flink/Kafka/DataFlow端到端一致性實現對比
Flink 源碼解析
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