demo-陈迪豪-基于LLVM的高性能Flink Native执行引擎应用实践-LYS.pdf

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1、基于LLVM的高性能Flink Native执行引擎应用实践陈迪豪第四范式先知平台架构师 Bring high-performance LLVM-based native execution engine for Flink 关于我们第四范式成立于2014年底，是国际领先的人工智能平台与技术服务提供商首创AIOS系统降低AI落地门槛，自研大规模调度系统资源利用率提升50% 基于LLVM加速的Spark/Flink发行版，性能相比开源版本可提升6倍至67倍 About Us 4PD Flink拓展优化 #2 4PD Flink应用场景 #1 Flink Native执行引擎 #3 Fli

2、nk未来发展方向 #4 4PD Flink Extensions4PD Flink ApplicationsFlink Native Engine Flink In Future 4PD Flink应用场景 #1 4PD Flink Application Streaming-first 流式功能丰富，应用开发接口简单，能支持毫秒级流式数据处理 Fault-tolerance 支持主从高可用，无单点故障，与 Yarn / Kubernetes等框架集成度高 Extensibility 可拓展性强，Source / Sink拓展接口丰富，支持多语言的UDAF实现 Flink流式框架特性 #

3、2#1#3 Features Of Flink 4PD机器学习自学习系统行动：用户搜索、曝光等行为信息反馈：用户对于曝光物料的反馈反思：基于用户行为、反馈数据，更新模型理论：学习产生的新模型更新到系统中反馈 feedback 反思 thinking 理论 theory 行动 action 引用：David Kolb体验学习：体验学习发展的源泉 4PD Self-learning System 4PD机器学习自学习系统 1. 用户基本行为数据接入 2. 数据分发到在线预估和消息队列 3. 实时部分基于特征和模型的推理预估 4. 流式部分用户行动数据接入流式特征数据拼接离线模型训练和更新 4PD Self-learning System 4PD数据引入管理系统流式数据引入 Kafka 批数据引入 HDFS / FTP / DBMS / File 定期数据引入数据格式 CS

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