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Flink SQL CDC 上線！我們總結了 13 條生産實踐經驗針對平台現在存在的問題，我們提出了把報表的資料實時化的方案。該方案主要通過 Flink SQL CDC + Elasticsearch 實作。Flink SQL 支援 CDC 模式的資料同步，将 MySQL 中的全增量資料實時地采集、預計算、并同步到 Elasticsearch 中，Elasticsearch 作為我們的實時報表和即席分析引擎。
>>點選了解詳情 Flink SQL 1.11 新功能與最佳實踐旨在幫助使用者快速了解新版本 Table & SQL 在 Connectivity 和 Simplicity 等方面的優化及實際開發使用的最佳實踐。
Flink RocksDB 狀态後端參數調優實踐RocksDB 的配置也是極為複雜的，可調整的參數多達百個，沒有放之四海而皆準的優化方案。如果僅考慮 Flink 狀态存儲這一方面，我們仍然可以總結出一些相對普适的優化思路。本文先介紹一些基礎知識，再列舉方法。
騰訊看點基于 Flink 的實時數倉及多元實時資料分析實踐當業務發展到一定規模，實時資料倉庫是一個必要的基礎服務。從資料驅動方面考慮，多元實時資料分析系統的重要性也不言而喻。但是當資料量巨大的情況下，拿騰訊看點來說，一天上報的資料量達到萬億級的規模，要實作極低延遲的實時計算和亞秒級的多元實時查詢是有技術挑戰的。
小程式搜尋服務優化最佳實踐小程式的誕生大大縮短了操作步驟以及省去了APP之間的切換成本，如何提升使用者體驗，促使更多流量變現，是大部分開發者們不斷探索優化的方向。本文透過小程式“搜尋服務的優化”的角度，結合了阿裡雲開放搜尋的最佳實踐，解讀如何2步實作一站式高品質搜尋體驗~
MaxCompute full outer join改寫left anti join實踐ods層資料同步時經常會遇到增全量合并的模型，即T-1天增量表 + T-2全量表 = T-1全量表。可以通過full outer join腳本來完成合并，但是資料量很大時非常消耗資源。本文将為您介紹在做增量資料的增加、更新時如何通過full outer join改寫left anti join來實作的最佳實踐。
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