1. Flink Batch on Paimon 挑战 2. Flink Batch 核心优化 3. 后续规划

给大家讲解一下 Flink on Yarn 和 Flink on K8S 的类加载机制的区别及应用。

在本篇文章中，我们主要介绍了B站大数据系统诊断在SQLScan所做的改造和阶段性成果，主要关注任务的事前治理，对于事中和事后的治理诊断，请关注后续文章《BMR大数据元仓》以及《大数据任务诊断系统-数据智囊》

本文整理自字节跳动基础架构工程师李国君，在 Streaming Lakehouse Meetup 的分享。幸福里业务是一种典型的交易、事务类型的业务场景，这种业务场景在实时数仓建模中遇到了诸多挑战。本次分享主要介绍幸福里业务基于 Flink & Paimon 构建流式数仓的实践经验，从业务背景、流批一体数仓架构、实践中遇到的问题和解决方案，借助 Paimon 最终能拿到的收益，以及未来规划方面进行介绍。

本文整理自 SmartNews 数据平台架构师 Apache Iceberg Contributor 戢清雨，在 Flink Forward Asia 2022 实时湖仓专场的分享。本篇内容主要分为五个部分：

Kafka 支持高吞吐量、高度分布式、容错性强的平台，能够以低延迟传递消息。

在企业的业务经营中，实时数据是营销、运维、决策的重要支撑，实时数据链路基本是所有大公司所拥有的，无论是否采用了中台模式，本文从如何建设实时数据双流、数据双流的建设标准，以及数据双流的压测备战三方面进行了详细的论述。

ClickHouse 作为业界性能最强大的 OLAP 系统，在小红书内部被广泛应用于广告、社区、直播和电商等多个业务领域。然而，原生 ClickHouse 的 MPP 架构在运维成本、弹性扩展和故障恢复方面存在较大局限性。为应对挑战，小红书数据流团队基于开源 ClickHouse 自主研发了云原生实时数据仓库 RED ClickHouse（以下简称“REDck”）。

有人遇到过这个问题么，索引中有一个 integer 数组字段，然后通过脚本获取数组下标为1的值作为运行时字段，发现返回的值是乱的，并不是下标为1的值， 具体如下:

本文整理自阿里云高级开发工程师曾庆栋（曦乐）在 Streaming Lakehouse Meetup 的分享。

本文主要涉及业务SQL执行层面的优化，暂不涉及参数优化。若设置参数，首先确定执行层面哪个阶段（Map/Reduce/Join）任务执行时间较长，从而设置对应参数。 本文主要分为以下三个部分： 第一部分，会引入数据倾斜与数据膨胀问题； 第二部分，介绍当数据倾斜与数据膨胀发生时，如何排查与定位； 第三部分，会从系统层面给出常见优化思路。

作为 ES 使用的段策略，它的核心思想是将索引段分成多个层次（tier），每个层次的段大小会有一个预设的上限。 当某一层的段数量超过阈值或者某个段的大小达到阈值时，就会触发合并操作，将多个小段合并成一个较大的段。

本文整理自美团数据平台计算引擎组工程师冯斐，在 Flink Forward Asia 2022 生产实践专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：

目前实时数仓提供的投放实时指标优先级别越来越重要，不再是单独的报表展示等功能，特别是提供给下游规则引擎的相关数据，直接对投放运营的广告投放产生直接影响，数据延迟或者异常均可能产生直接或者间接的资产损失。

本文整理自 bilibili 资深开发工程师张杨，在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。

本文整理自美团系统研发工程师汤楚熙，在 Flink Forward Asia 2022 实时湖仓专场的分享。

如今，在项目中需要使用消息队列时，Apache Kafka似乎是首选产品。然而，考虑到特定需求时，它并不总是最佳选择。

本文整理自阿里云开源大数据表存储团队负责人，阿里巴巴高级技术专家李劲松（之信），在 Streaming Lakehouse Meetup 的分享。

本文作者阿里云 Hologres 高级研发工程师张高迪&阿里云 Flink 技术内容工程师张英男，本篇内容将为您介绍如何通过实时计算 Flink 版和实时数仓 Hologres 搭建实时数仓。

本文整理自同程旅行大数据计算组负责人吴祥平，在 Apache Paimon Meetup 的分享。