Tag: adtech

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• Flink 深挖 · 部署模式与 Flink on K8s

  25 Jul, 2025
  • #flink
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  • #deployment
  • #kubernetes
  • #adtech

  Flink 生产部署收尾：Session / Per-Job / Application 三种模式怎么选、为何生产选 Application、Flink on K8s 的 Native 与 Operator 两条路线、JobManager 高可用、checkpoint 远端存储、内存模型与 OOMKill、stop-with-savepoint 优雅升级。

• Flink 深挖 · DataStream API 与有状态处理

  18 Jul, 2025
  • #flink
  • #stream-processing
  • #real-time
  • #datastream
  • #adtech

  从 Flink SQL 下沉到 DataStream API：什么时候必须动用底层 API、DataStream 心智与 SQL 对照、KeyedProcessFunction 的状态/TimerService/OutputTag 三大件，并用累计告警、支付超时、迟到分流、接 Kafka 聚合四个可跑实战串起来。

• Flink 深挖（开篇）· 流处理模型与运行时架构

  6 Jul, 2025
  • #flink
  • #stream-processing
  • #real-time
  • #adtech
  • #system-design

  Flink 深挖开篇：为何广告实时链路选 Flink 而非微批、流批一体与 DataStream 心智、JobManager/TaskManager/Slot 运行时、StreamGraph→JobGraph→ExecutionGraph 三次图变换、算子链与 Slot 共享、四种分区策略、部署模式与作业提交全流程。

• Apache Flume：从 Source·Channel·Sink 到广告日志不丢链路与选型

  4 Jul, 2025
  • #olap
  • #real-time-data-warehouse
  • #flume
  • #log-collection
  • #adtech

  Apache Flume 讲透：Agent 的 Source/Channel/Sink 三段式与 at-least-once、Memory/File/Kafka Channel 取舍、TailDir→Kafka 配置，广告不丢链路与真实 DSP 案例脱敏拆解。

• 为什么 AdTech 偏爱 Kafka：广告事件中枢的五大典型场景与架构设计

  27 Jun, 2025
  • #kafka
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  • #streaming
  • #architecture

  广告的曝光、点击与转化本质上是一场高吞吐、需重放且被多方消费的事件洪流，这恰好是 Kafka 的绝对主场。本文将深入剖析 AdTech 领域的五大核心场景——采集削峰、计费对账、实时特征、预算反作弊及入湖入仓，并详解 Netty、Kafka、Redis 与 Flink 在其中的精妙分工与架构演进。