Apache Flink
PulseAugur coverage of Apache Flink — every cluster mentioning Apache Flink across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
2 天有情绪数据
-
Jumio 在 AWS 上构建实时机器学习特征存储
身份验证提供商 Jumio 开发了一个基于 AWS 的实时特征存储，以解决其机器学习运营中数据重复、手动部署和延迟等挑战。新架构利用了 Amazon SageMaker Feature Store、Amazon Managed Service for Apache Flink 和 Amazon Kinesis Data Streams 等服务，实现了欺诈检测和其他实时预测的亚 100 毫秒延迟。这种流式优先设计提高了可扩展性、可靠性和…
-
Pharos Production 详解 Ludo 的实时跨链 Web3 声誉平台
软件开发公司 Pharos Production 详细介绍了其与 Ludo 合作构建的 Web3 实时跨链声誉平台。该平台旨在将链上钱包活动转化为用户和其他 Web3 产品可用的信任信号。主要的工程挑战包括每秒处理超过 10,000 个区块链事件、保持低 API 响应时间以及同时支持超过 15 个区块链网络。
-
Databricks 实现外部引擎访问 Unity Catalog 管理表
Databricks 宣布，外部引擎现已可在公共预览版中创建、读取和写入 Unity Catalog 管理的 Delta 表。此功能基于开放的 UC Delta API 构建，允许 Apache Spark、Apache Flink 和 DuckDB 等引擎访问和修改数据，并由 Unity Catalog 强制执行集中式治理。管理表还利用 Predictive Optimization 提高查询性能并降低存储成本，无需手动调优。
-
Databricks 通过实时模式为 Spark Structured Streaming 实现亚秒级延迟
Databricks 推出了 Spark 实时模式 (RTM)，这是 Apache Spark Structured Streaming 的一种新触发器类型，旨在为操作性工作负载实现亚秒级延迟。此模式在事件到达时进行处理，使欺诈检测和物联网监控等应用程序能够实现毫秒级延迟。此新功能旨在通过消除对 Apache Flink 等专用引擎的需求来简化技术栈。
-
新的基准和架构推动 LLM 驱动的数据洞察发现
两篇新研究论文介绍了使用 LLM 和多代理系统增强数据分析中洞察发现的框架。第一篇论文 InsightEval 解决了现有基准的不足，并提出了一个新的数据集和指标来评估 LLM 驱动的数据代理。第二篇论文提出了一个多代理架构，用于在实时数据流上自主发现洞察，从而实现从被动分析到主动分析的转变。