蔡睿诚

1.快手Flink规模和行业流批一体探索方向 1)快手Flink当前规模 2)单一引擎短时间无法完全解决流和批场景上的所有问题 3)充分发挥新技术优势，结合引擎特性可以获得实际的业务收益 2.快手流批一体技术探索经验 (主讲快手内部典型业务场景和引擎的优化) 1）介绍快手流批一体探索发展的三个阶段 2）流计算和数据湖的结合助力核心离线公共模型提效2小时 3）简化离线生产链路复杂度，如何在不同场景选择合适的湖仓方案 3.快手数仓流批一体实际案例分享 (数仓实际案例分享) 1）发现问题症结，时效，资源，数仓架构介绍和优化点 2）DWD层流批融合方案，实时使用和离线数据使用和认知的不同 3）DIM、DWS层流批融合方案 4）质量保障方案 5）如何规模化流批融合 4.未来湖仓方案规划 1）优化Flink hudi 实时化架构，使其更好支持业务场景 2）完善湖仓实时化的能力，比如实时大宽表拼接...