Apache Flink在腾讯实时计算平台中的实践

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实时计算框架：Spark集群搭建与入门案例。50字50字50字50字50字50字

阿里云实时计算Flink版

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贝壳找房目前有1000多人的产品技术团队。从实时数据应用角度，公司内主要应用的实时数据，一个是线上的日志，大概有两千多个线上的服务，每个服务又输出了很多的日志，日志数据是流式数据应用最多的。第二部分就是埋点，在APP、web端上报的经纪人作业情况和C端用户的行为，这部分通过前端的埋点技术上报。第三部分就是业务的数据，业务用kafka做消息队列产生的实时数据。1、流式计算平台平台目前主要建设SparkStreaming、Flink两种在实时计算中比较常见的计算引擎。平台化的背景就是早期如果公司内有业务想用数据流进行计算，可能需要申请客户端，自己去搭建一个客户端，然后向集群上提交实时作业。这个产生

随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计算的框架（Hadoop、Storm、Spark、Flink）。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。第一代：Hadoop承载的MapReduce第二代：支持DAG（有向无环图）框架的计算引擎Tez和Oozie，主要还是批处理任务第三代：支持Job内部的DAG（有向无环图），以Spark为代表第四代：大数据统一计算引擎，包括流处理、批处理、AI、MachineLearning、图计算等，以Flink为代表或许会有人不同意以上的分类，我觉得其实这并不重要的，重要的是体会各个框架的差异，以及更适合的场景。并进行理解，没有哪一个框架可以完美的支持所有的

计算全息三维实时显示是目前国际光学领域的研究热点之一。综述了计算全息三维显示技术研究的现状。从计算全息三维显示的原理出发，简介了全息图计算的复杂度、再现像尺寸与视场角等参数的关系以及影响再现图像质量的主要因素。分析了各种获得高质量、大图像和宽视场角的全息三维实时显示技术方案，指出了其中存在的关键问题，并对全息三维实时显示的未来进行了展望。

Real-time scheduling based on optimized topology and communication traffic in distributed real-time computation platform of storm