狠狠撸shows by User: DongLin1

狠狠撸shows by User: DongLin1 / http://www.slideshare.net/images/logo.gif 狠狠撸shows by User: DongLin1 / Tue, 29 Aug 2023 15:23:59 GMT 狠狠撸Share feed for 狠狠撸shows by User: DongLin1 FeatHub_DataFun_2023.pptx /slideshow/feathubdatafun2023pptx/260297884 datafun2023feathub-230829152359-31d9e934
本次演讲中，我们将介绍 FeatHub，一个由阿里云自研并开源的实时特征平台。我们将介绍 FeatHub 的架构设计，已经完成的工作，以及近期的发展计划。 ]]>
本次演讲中，我们将介绍 FeatHub，一个由阿里云自研并开源的实时特征平台。我们将介绍 FeatHub 的架构设计，已经完成的工作，以及近期的发展计划。 ]]> Tue, 29 Aug 2023 15:23:59 GMT /slideshow/feathubdatafun2023pptx/260297884 DongLin1@slideshare.net(DongLin1) FeatHub_DataFun_2023.pptx DongLin1 本次演讲中，我们将介绍 FeatHub，一个由阿里云自研并开源的实时特征平台。我们将介绍 FeatHub 的架构设计，已经完成的工作，以及近期的发展计划。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/datafun2023feathub-230829152359-31d9e934-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 本次演讲中，我们将介绍 FeatHub，一个由阿里云自研并开源的实时特征平台。我们将介绍 FeatHub 的架构设计，已经完成的工作，以及近期的发展计划。

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0 FeatHub_GAIDC_2022.pptx /slideshow/feathubgaidcpptx/256218252 feathubgaidc-230304041011-c3188f00
本次演讲中，我们将介绍 FeatHub，一个由阿里云自研并开源的实时特征平台。我们将介绍 FeatHub 的架构设计，已经完成的工作，以及近期的发展计划。我们为 FeatHub 设计了易于使用的 Python SDK，来方便用户开发，分享，以及部署特征工程作业到生产环境。FeatHub 目前支持使用 Flink 作为计算引擎来完成流批一体的特征计算，支持在 Kafka,文件系统等多种存储引擎中读取和存储特征。用户可以使用声明式的 API 来定义特征，无需担心特征穿越的问题，也无需使用相对复杂的底层计算引擎 API 来计算特征。我们希望通过提供这些功能，来提升特征工程作业的开发效率，并推动实时特征工程的应用发展。 ]]>
本次演讲中，我们将介绍 FeatHub，一个由阿里云自研并开源的实时特征平台。我们将介绍 FeatHub 的架构设计，已经完成的工作，以及近期的发展计划。我们为 FeatHub 设计了易于使用的 Python SDK，来方便用户开发，分享，以及部署特征工程作业到生产环境。FeatHub 目前支持使用 Flink 作为计算引擎来完成流批一体的特征计算，支持在 Kafka,文件系统等多种存储引擎中读取和存储特征。用户可以使用声明式的 API 来定义特征，无需担心特征穿越的问题，也无需使用相对复杂的底层计算引擎 API 来计算特征。我们希望通过提供这些功能，来提升特征工程作业的开发效率，并推动实时特征工程的应用发展。 ]]> Sat, 04 Mar 2023 04:10:11 GMT /slideshow/feathubgaidcpptx/256218252 DongLin1@slideshare.net(DongLin1) FeatHub_GAIDC_2022.pptx DongLin1 本次演讲中，我们将介绍 FeatHub，一个由阿里云自研并开源的实时特征平台。我们将介绍 FeatHub 的架构设计，已经完成的工作，以及近期的发展计划。我们为 FeatHub 设计了易于使用的 Python SDK，来方便用户开发，分享，以及部署特征工程作业到生产环境。FeatHub 目前支持使用 Flink 作为计算引擎来完成流批一体的特征计算，支持在 Kafka,文件系统等多种存储引擎中读取和存储特征。用户可以使用声明式的 API 来定义特征，无需担心特征穿越的问题，也无需使用相对复杂的底层计算引擎 API 来计算特征。我们希望通过提供这些功能，来提升特征工程作业的开发效率，并推动实时特征工程的应用发展。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/feathubgaidc-230304041011-c3188f00-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 本次演讲中，我们将介绍 FeatHub，一个由阿里云自研并开源的实时特征平台。我们将介绍 FeatHub 的架构设计，已经完成的工作，以及近期的发展计划。我们为 FeatHub 设计了易于使用的 Python SDK，来方便用户开发，分享，以及部署特征工程作业到生产环境。FeatHub 目前支持使用 Flink 作为计算引擎来完成流批一体的特征计算，支持在 Kafka,文件系统等多种存储引擎中读取和存储特征。用户可以使用声明式的 API 来定义特征，无需担心特征穿越的问题，也无需使用相对复杂的底层计算引擎 API 来计算特征。我们希望通过提供这些功能，来提升特征工程作业的开发效率，并推动实时特征工程的应用发展。

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0 FeatHub_FFA_2022 /slideshow/feathub/254480357 feathub-221125043946-59803a73
本次演讲中，我们将介绍 FeatHub，一个由阿里云自研并开源的实时特征平台。我们将介绍 FeatHub 的架构设计，已经完成的工作，以及近期的发展计划。我们为 FeatHub 设计了易于使用的 Python SDK，来方便用户开发，分享，以及部署特征工程作业到生产环境。FeatHub 目前支持使用 Flink 作为计算引擎来完成流批一体的特征计算，支持在 Kafka,文件系统等多种存储引擎中读取和存储特征。用户可以使用声明式的 API 来定义特征，无需担心特征穿越的问题，也无需使用相对复杂的底层计算引擎 API 来计算特征。我们希望通过提供这些功能，来提升特征工程作业的开发效率，并推动实时特征工程的应用发展。 FeatHub 已经在 https://github.com/alibaba/feathub 开源。欢迎大家尝试使用并提供反馈。 ]]>
本次演讲中，我们将介绍 FeatHub，一个由阿里云自研并开源的实时特征平台。我们将介绍 FeatHub 的架构设计，已经完成的工作，以及近期的发展计划。我们为 FeatHub 设计了易于使用的 Python SDK，来方便用户开发，分享，以及部署特征工程作业到生产环境。FeatHub 目前支持使用 Flink 作为计算引擎来完成流批一体的特征计算，支持在 Kafka,文件系统等多种存储引擎中读取和存储特征。用户可以使用声明式的 API 来定义特征，无需担心特征穿越的问题，也无需使用相对复杂的底层计算引擎 API 来计算特征。我们希望通过提供这些功能，来提升特征工程作业的开发效率，并推动实时特征工程的应用发展。 FeatHub 已经在 https://github.com/alibaba/feathub 开源。欢迎大家尝试使用并提供反馈。 ]]> Fri, 25 Nov 2022 04:39:45 GMT /slideshow/feathub/254480357 DongLin1@slideshare.net(DongLin1) FeatHub_FFA_2022 DongLin1 本次演讲中，我们将介绍 FeatHub，一个由阿里云自研并开源的实时特征平台。我们将介绍 FeatHub 的架构设计，已经完成的工作，以及近期的发展计划。我们为 FeatHub 设计了易于使用的 Python SDK，来方便用户开发，分享，以及部署特征工程作业到生产环境。FeatHub 目前支持使用 Flink 作为计算引擎来完成流批一体的特征计算，支持在 Kafka,文件系统等多种存储引擎中读取和存储特征。用户可以使用声明式的 API 来定义特征，无需担心特征穿越的问题，也无需使用相对复杂的底层计算引擎 API 来计算特征。我们希望通过提供这些功能，来提升特征工程作业的开发效率，并推动实时特征工程的应用发展。 FeatHub 已经在 https://github.com/alibaba/feathub 开源。欢迎大家尝试使用并提供反馈。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/feathub-221125043946-59803a73-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 本次演讲中，我们将介绍 FeatHub，一个由阿里云自研并开源的实时特征平台。我们将介绍 FeatHub 的架构设计，已经完成的工作，以及近期的发展计划。我们为 FeatHub 设计了易于使用的 Python SDK，来方便用户开发，分享，以及部署特征工程作业到生产环境。FeatHub 目前支持使用 Flink 作为计算引擎来完成流批一体的特征计算，支持在 Kafka,文件系统等多种存储引擎中读取和存储特征。用户可以使用声明式的 API 来定义特征，无需担心特征穿越的问题，也无需使用相对复杂的底层计算引擎 API 来计算特征。我们希望通过提供这些功能，来提升特征工程作业的开发效率，并推动实时特征工程的应用发展。 FeatHub 已经在 https://github.com/alibaba/feathub 开源。欢迎大家尝试使用并提供反馈。

FeatHub_FFA_2022 from Dong Lin

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0 基于 Flink 和 AI Flow 的实时推荐系统 /DongLin1/flink-ai-flow flinkaiflow-221018014049-a960d1a0
Architecture for real-time recommendation system based on Flink and AIFlow]]>
Architecture for real-time recommendation system based on Flink and AIFlow]]> Tue, 18 Oct 2022 01:40:49 GMT /DongLin1/flink-ai-flow DongLin1@slideshare.net(DongLin1) 基于 Flink 和 AI Flow 的实时推荐系统 DongLin1 Architecture for real-time recommendation system based on Flink and AIFlow <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/flinkaiflow-221018014049-a960d1a0-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Architecture for real-time recommendation system based on Flink and AIFlow

基于 Flink 和 AI Flow 的实时推荐系统 from Dong Lin

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0 为实时机器学习设计的算法接口与迭代引擎冲贵贵础冲2021 /slideshow/ss-253661413/253661413 ffa2021-221018012438-0e586c53
An introduction to Apache Flink ML library presented at Flink Forward Asia 2021]]>
An introduction to Apache Flink ML library presented at Flink Forward Asia 2021]]> Tue, 18 Oct 2022 01:24:38 GMT /slideshow/ss-253661413/253661413 DongLin1@slideshare.net(DongLin1) 为实时机器学习设计的算法接口与迭代引擎冲贵贵础冲2021 DongLin1 An introduction to Apache Flink ML library presented at Flink Forward Asia 2021 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ffa2021-221018012438-0e586c53-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> An introduction to Apache Flink ML library presented at Flink Forward Asia 2021

为实时机器学习设计的算法接口与迭代引擎冲贵贵础冲2021 from Dong Lin

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0 Kafka at half the price with JBOD setup /slideshow/kafka-jbod-linke/81874533 kafkajbodmeetup-171111012702
The talk introduces JBOD setup for Apache Kafka and shows how LinkedIn can save more than 30% storage cost in Kafka by adopting JBOD setup. The talk is given during the LinkedIn Streaming meetup in May, 2017.]]>
The talk introduces JBOD setup for Apache Kafka and shows how LinkedIn can save more than 30% storage cost in Kafka by adopting JBOD setup. The talk is given during the LinkedIn Streaming meetup in May, 2017.]]> Sat, 11 Nov 2017 01:27:02 GMT /slideshow/kafka-jbod-linke/81874533 DongLin1@slideshare.net(DongLin1) Kafka at half the price with JBOD setup DongLin1 The talk introduces JBOD setup for Apache Kafka and shows how LinkedIn can save more than 30% storage cost in Kafka by adopting JBOD setup. The talk is given during the LinkedIn Streaming meetup in May, 2017. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/kafkajbodmeetup-171111012702-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> The talk introduces JBOD setup for Apache Kafka and shows how LinkedIn can save more than 30% storage cost in Kafka by adopting JBOD setup. The talk is given during the LinkedIn Streaming meetup in May, 2017.

Kafka at half the price with JBOD setup from Dong Lin

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0 An introduction to Apache Kafka and Kafka ecosystem at LinkedIn /slideshow/kafka-tutorial-odsc2017/81874505 kafkatutorialodsc2017-171111012559
This talk gives an overview of Apache Kafka and introduces the Kafka ecosystem at LinkedIn. The talk is given at San Francisco in ODSC 2017. ]]>
This talk gives an overview of Apache Kafka and introduces the Kafka ecosystem at LinkedIn. The talk is given at San Francisco in ODSC 2017. ]]> Sat, 11 Nov 2017 01:25:59 GMT /slideshow/kafka-tutorial-odsc2017/81874505 DongLin1@slideshare.net(DongLin1) An introduction to Apache Kafka and Kafka ecosystem at LinkedIn DongLin1 This talk gives an overview of Apache Kafka and introduces the Kafka ecosystem at LinkedIn. The talk is given at San Francisco in ODSC 2017. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/kafkatutorialodsc2017-171111012559-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> This talk gives an overview of Apache Kafka and introduces the Kafka ecosystem at LinkedIn. The talk is given at San Francisco in ODSC 2017.

An introduction to Apache Kafka and Kafka ecosystem at LinkedIn from Dong Lin

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0 https://cdn.slidesharecdn.com/profile-photo-DongLin1-48x48.jpg?cb=1732763668 Worked on Apache Kafka at LinkedIn. https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/datafun2023feathub-230829152359-31d9e934-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/feathubdatafun2023pptx/260297884 FeatHub_DataFun_2023.pptx https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/feathubgaidc-230304041011-c3188f00-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/feathubgaidcpptx/256218252 FeatHub_GAIDC_2022.pptx https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/feathub-221125043946-59803a73-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/feathub/254480357 FeatHub_FFA_2022