用于分布式TensorFlow，Keras，PyTorch，Apache Spark / Flink和Ray的统一数据分析和AI平台什么是Analytics Zoo？ Analytics Zoo提供了一个统一的数据分析和AI平台，可以无缝地使用一个统一的Data Analytics和AI平台，用于Apache Spark / Flink和Ray上的分布式TensorFlow，Keras和PyTorch。什么是Analytics Zoo？ Analytics Zoo无缝地将TensorFlow，Keras和PyTorch扩展到分布式大数据（使用Spark，Flink和Ray）。 用于将AI模型（TensorFlow，PyTorch，OpenVINO等）应用到分布式大数据的端到端管道 原生深度学习（TensorFlow / Keras / Py

AI前线导读：Flink已经渐渐成为实时计算引擎的首选之一，从简单的实时 ETL到复杂的CEP场景，Flink都能够很好地驾驭。本文整理自携程实时计算负责人潘国庆在 QCon全球软件开发大会(北京站)2019的演讲，他介绍了携程如何基于Flink与TensorFlow 构建实时智能异常检测平台，以解决规则告警系统准确率低、时效性低、规则配置复杂与耗费人力等诸多问题，实现了业务指标毫秒级延迟与智能

spark+flink+Iot 开发源码

概述 Flink是一个用于对无界和有界数据流进行有状态计算的框架。Flink在不同的抽象级别提供多个API，并为常见用例提供专用库。 流媒体应用程序的构建块 可以由流处理框架构建和执行的应用程序类型由框架控制流，状态和时间的程度来定义。在下文中，我们描述了流处理应用程序的这些构建块，并解释了Flink处理它们的方法。 流 显然，流是流处理的一个基本方面。但是，流可以具有不同的特征，这些特征会影响流的处理方式。Flink是一个多功能的处理框架，可以处理任何类型的流。 有界和无界流：流可以是无界的或有界的，即固定大小的数据集。Flink具有处理无界流的复杂功能，但也有专门的运营商来有效地处理有

基于https://github.com/apache/bahir-flink.git当前的版本应该是flink1.12.2，kudu是1.13.0。 按照我自己的环境将flink升级到1.14.0也就是目前最新的版本，kudu降到1.10.0。 由于flink api的改动，所以修改了一丢丢源码，同时最后编译打包时跳过了deprecation警告，得到目前的包。 【环境：cdh6.3.2（kudu1.10.0）+flink1.14.0+scala2.11.12】简单测了一下可以使用，如遇问题欢迎骚扰~

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给大家分享一套课程——基于Flink+Alink构建全端亿级实时用户画像系统课程，本课程采用全新的大数据技术栈：Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大，感受时代变化的气息，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。

本文的非常详细的介绍了 flink、如何进行大数据开发的，包含flink读取kafka、文本读取，hdfs

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