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来源| 阿里云峰会
作者| 郭一
本文整理了，小红书推荐架构负责人郭一，在2019阿里云大会上的分享。介绍了小红书的产品和社区个性化的推荐需要的关键技术。然后对社区的数据技术分别从接入层，业务层，数据服务层和数据仓库层进行了概述。然后讲述了一个利用流计算引擎Flink给线上推荐提供用户行为实时的多维度聚合的业务实例。最后对小红书下一年的数据架构发展进行的展望。
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29、Flink 从0到1学习—— 分享四本 Flink 的书和二十多篇 Paper 论文
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33、美团点评基于 Flink 的实时数仓建设实践
34、Flink 灵魂两百问，这谁顶得住？
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实时计算引擎？
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41、Flink 在趣头条的应用与实践
42、Flink Connector 深度解析
43、滴滴实时计算发展之路及平台架构实践
44、Flink Back Pressure(背压)是怎么实现的？有什么绝妙之处？
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46、如何使用 Kubernetes 部署 Flink 应用
47、一文彻底搞懂 Flink 网络流控与反压机制
48、Flink中资源管理机制解读与展望
49、Flink 实时写入数据到 ElasticSearch 性能调优
50 、深入理解 Flink 容错机制
15 、吐血之作 | 流系统Spark/Flink/Kafka/DataFlow端到端一致性实现对比
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