大數據極大程度地影響了信息時代的發展，隨著數據對生產、生活的重要性逐漸提高，大數據在各個領域中都發揮著重要的作用，可謂是DT時代的必備技能。
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No.1：Flink Forward Asia 2019
摘要： Flink Forward 2019 於今年11月28日在北京舉行，規模2000人。本文收錄了5大專場，35個大咖精彩演講合輯，精彩內容一次性打包給你！
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大會主會場更以頂級嘉賓陣容，與你一起探索強大算力關鍵技術與數字化轉型未來風向。
除主會場的精彩內容外，大會圍繞 Apache Flink 及其核心技術開設五大專題，全面分享大數據及其算力的核心內容。
專題一：企業實踐
字節跳動、滴滴出行、快手、Bilibili、網易、愛奇藝、中國農業銀行、奇虎360、貝殼找房、奇安信等不同行業一線技術專家分享 Apache Flink 與大數據基礎平臺建設進展和實踐，詳細解讀大數據相關技術在各行業的應用與落地，包括應用場景、業務痛點、面臨挑戰、如何破局等寶貴實踐經驗。
企業實踐專場>>>
Apache Flink 在字節跳動的實踐與優化 | 企業實踐專場
Apache Flink在快手實時多維分析場景的應用 | 企業實踐專場
Apache Flink在滴滴的應用與實踐 | 企業實踐專場
Apache Flink在中國農業銀行的探索和實踐 | 企業實踐專場
基於Apache Flink的愛奇藝實時計算平臺建設實踐 | 企業實踐專場
專題二：Apache Flink 核心技術
由 Apache Flink 核心貢獻者與業界資深專家解析 Flink 技術動向與最佳實踐，迴歸技術本質，打造 Flink 全方位技術盛宴。
Apache Flink 核心技術專場>>>
Pluggable Shuffle Service and Unaligned Checkpoint | Apache Flink 核心技術專場
New Source API – Make it Easy! | Apache Flink 核心技術專場
Stateful Functions | Apache Flink 核心技術專場
Apache Flink新場景——OLAP引擎 | Apache Flink 核心技術專場
New Feature and Improvements on State Backends in Flink 1.10 | Apache Flink 核心技術專場
阿里巴巴在 Apache Flink 大規模持久化存儲的實踐之道 | Apache Flink 核心技術專場
深入探索 Apache Flink SQL 流批統一的查詢引擎與最佳實踐 | Apache Flink 核心技術專場
Using Apache Flink as a Unified Data Processing Platform | Apache Flink 核心技術專場
Apache Flink 流批一體的資源管理與任務調度 | Apache Flink 核心技術專場
專題三：開源大數據生態
開源大數據生態專場由來自阿里巴巴、Cloudera、英特爾、DellEMC、百度、Stream Native 等不同方向的技術專家圍繞 Apache Flink 核心大數據生態探討當下大數據的發展趨勢與未來動向，並展現相關技術在一線生產場景的優秀實踐。
開源大數據生態專場專場>>>
YuniKorn 對Flink on K8s 的調度優化 | 開源大數據生態專場
Apache Flink and the Apache Way | 開源大數據生態專場
Delivering stream data reliably with Pravega | 開源大數據生態專場
Deep dive into Pyflink & integration with Zeppelin | 開源大數據生態專場
Apache Flink 與 Apache Hive 的集成 | 開源大數據生態專場
趣頭條基於 Apache Flink+ClickHouse 構建實時數據分析平臺 | 開源大數據生態專場
基於 Apache Pulsar 和 Apache Flink 進行批流一體的彈性數據處理 | 開源大數據生態專場
The integretion of Apache Flink SQL and Apache Calcite | 開源大數據生態專場
專題四：實時數倉
實時數倉專場邀請美團點評、小米、Netfix、菜鳥物流及 OPPO 等數倉技術專家分析實時數倉的應用實踐及平臺智能化的探索與思考。
實時數倉專場>>>
美團點評基於Apache Flink 的實時數倉平臺實踐 | 實時數倉專場
Netflix:Evolving Keystone to an Open Collaborative Real-time ETL Platform | 實時數倉專場
OPPO基於Apache Flink 的實時數倉實踐 | 實時數倉專場
專題五：人工智能
人工智能專場由來自騰訊、英特爾、攜程、阿里巴巴等技術專家為你呈現 Flink 機器學習的最新進展、具體應用實踐與最新技術落地案例。
人工智能專場>>>
基於Apache Flink的機器學習算法平臺實踐與開源 | 人工智能專場
Apache Flink AI生態系統工作 | 人工智能專場
No.2：雲棲大會（MaxCompute分享專場）
阿里巴巴大數據技術關鍵進展及展望
關濤 阿里雲智能計算平臺事業部研究員
簡介：2019杭州雲棲大會大數據技術專場，由阿里雲通用計算平臺負責人關濤帶來以 “阿里巴巴大數據技術關鍵進展及展望” 為主題的演講。本文首先講解了從阿里巴巴的角度看待大數據領域的客戶價值遷移，概覽了核心技術的發展點，最後針對如何構建智能化大數據平臺的相關工作進行了介紹，從引擎優化到 “自動駕駛”，並列舉典型案例。
一條SQL在 MaxCompute 分佈式系統中的旅程
侯震宇 阿里雲智能計算平臺事業部深技術專家
Chen Yingda 阿里雲智能計算平臺事業部高級算法專家
戴謝寧 阿里雲智能計算平臺事業部資深技術專家
簡介：2019杭州雲棲大會大數據技術專場，由阿里雲資深技術專家侯震宇、阿里雲高級技術專家陳穎達以及阿里雲資深技術專家戴謝寧共同以“SQL在 MaxCompute 分佈式系統中的旅程 ”為題進行了演講。本文首先介紹了 MaxCompute 計算平臺及其特點、超大規模企業級SQL引擎和其功能。然後講解了如何構建企業級分佈式智能調度執行框架。最後介紹了新一代列式存儲引擎AliOrc及優化方式。
豐富、連接、待集成—MaxCompute 生態再出發
李睿博 阿里雲智能計算平臺事業部高級技術專家
簡介：2019杭州雲棲大會大數據生態專場，由阿里雲高級技術專家李睿博帶來以 “豐富、連接、待集成— MaxCompute 生態再出發” 為題的演講。本文圍繞 MaxCompute 生態進行講述，主要包括 “更好的工具和接口”、“連接雲上各種數據”、“開放自定義引擎” 三部分。主要內容包括 MaxCompute 獲得了 Tableau 官方支持，更好的搬站工具和命令行工具體驗，大數據+AI 在 Python 生態部分的工作進展，以及開放自定義引擎的能力。
混合雲模式下 MaxCompute + Hadoop 混搭大數據架構實踐
張龍 鬥魚大數據高級專家
簡介：2019杭州雲棲大會大數據企業級服務專場，由鬥魚大數據高級專家張龍帶來以 “混合雲模式下 MaxCompute+Hadoop 混搭大數據架構實踐” 為題的演講。本文講述了從 Apache Hadoop 階段到 Cloudera CDH 階段鬥魚大數據架構的發展歷程。提出了上雲過程中鬥魚遇到的問題和跳戰，包括數據安全、數據同步以及遷移任務。概括了混合雲模式給鬥魚帶來資源效率更高和資源成本更低的變化。
如何有效降低大數據平臺安全風險
李雪峰 阿里雲智能計算平臺事業部資深技術專家
簡介： 在2019杭州雲棲大會大數據企業級服務專場，由阿里雲智能計算平臺事業部資深技術專家李雪峰帶來以“如何有效降低大數據平臺安全風險”為題的演講。本文首先概括了企業在大數據上雲過程中會產生的安全顧慮。接著，在大數據平臺中要處理的安全風險中，對數據中心物理安全與網絡安全、大數據平臺系統安全以及數據應用安全三部分做了詳細的介紹。最後，描述了阿里雲飛天大數據平臺的安全體系。
Level 4：大數據精品公開課
大數據技術公開課六季23場公開課全收錄
在過去的一年中，大數據技術公開課共六季23次直播，內容涵蓋阿里經濟體的大數據典型場景最佳實踐揭祕，企業級大數據平臺的構建和思考，各行業客戶大數據實戰，阿里巴巴大數據產品特性講解，技術大咖專訪及開發者成長等內容。為方便開發者們更好的回顧和學習，現發佈年度直播集合貼。
| 阿里經濟體大數據及AI實戰系列
構建企業級大數據平臺的經驗和對未來的思考 >>
阿里經濟體大數據平臺的建設與思考 >>
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| 各行業客戶大數據及AI實戰系列
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| 雲數據倉庫最佳實踐
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| 技術大咖專訪及開發者成長系列
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雷春蔚專訪-MaxCompute 與 Calcite 的技術和故事 >>
苑海勝專訪-MaxCompute 與大數據查詢引擎的技術和故事 >>
| 阿里巴巴大數據產品新特性系列
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機器學習平臺PAI 新特性介紹 >>
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E-MapReduce 新特性介紹 >>
智能推薦新特性介紹 >>
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大數據技術公開課第一季乾貨集合
大數據技術公開課第二季乾貨集合
大數據技術公開課第三季乾貨集合
大數據技術公開課第四季乾貨集合
大數據技術公開課第五季乾貨集合
大數據技術公開課第六季乾貨集合
2020年大數據技術公開課第一季 —《從開源到雲原生，你不得不知的大數據實戰》2.17日開播，課程詳情如下，歡迎開發者們一起學習。
MaxCompute Spark與Spark SQL對比分析及使用注意事項 >>
MaxCompute SQL 與 Hive對比分析及使用注意事項 >>
阿里雲實時計算與Spark Streaming對比分析及使用注意事項 >>
數據集成與Sqoop對比分析及使用注意事項 >>
阿里雲交互式分析與Presto對比分析及使用注意事項 >>
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