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活动介绍

Apache Pulsar是下一代的云原生流数据平台。历时两年，Apache Pulsar 从孵化到茁壮成长。18年9月成为顶级项目后，Apache Pulsar社区的伙伴们开始了硅谷以外的布道之旅，从此在中国社区开始了不平凡的历程。从18年10月北京Meetup为社区小伙伴讲解了Apache Pulsar的技术细节，Pulsar在生产线上的生产实践；到12月上海Meetup为大家介绍如何使用Pulsar打造实时数据Pipeline，解构Pulsar强大的生态组件 - Functions/IO, Schema 以及最新发布的Pulsar SQL。现在Apache Pulsar社区联合Apache Flink社区在杭州开启中国之旅第三站，这次的强强联合会带给大家什么惊喜呢？朋友们，来杭州一起探秘吧！

Apache Pulsar大事记

• 2016.12  Yahoo开源了Pulsar

• 2017.06  Pulsar进入ASF孵化

• 2018.02  Apache Pulsar 2.0发布，Pulsar Functions横空出世

• 2018.08  Apache Pulsar 2.1发布，Pulsar Connector、Tiered Storage正式亮相

• 2018.09  Apache Pulsar毕业成为ASF顶级项目

• 2018.09  Apache Pulsar 2.2发布，Pulsar SQL亮相

• 2018.10  Apache Pulsar Meetup | 北京站

• 2018.12  Apache Pulsar Meetup | 上海站

• 2019.02  Apache Pulsar 2.3发布

• 2019.03  Apache Pulsar x Apache Flink Meetup | 杭州站

活动日程安排

演讲详情

1. Apache Pulsar介绍及2.3特性解析

翟佳 | 郭斯杰

Apache Pulsar 和 Apache BookKeeper 的PMC成员和Committer

摘要

Apache Pulsar是下一代分布式流数据平台。Apache Pulsar被yahoo开源并在2018年9月毕业成为Apache基金会的顶级项目，并逐渐从最初的一个消息系统演化成集消息、存储和函数式轻量化计算的流数据平台。今年2月下旬Apache Pulsar正式发布了的2.3.0版本。从消息系统模块的功能加强到轻量化计算模块可用性的提高，Apache Pulsar 2.3.0版本通过近500个commits，增加了一系列新的特性和功能。

本次分享先简单介绍下Apache Pulsar是什么，它的发展简史，然后重点介绍Apache Pulsar在2.3.0中加入的新的功能和Features，包括Pulsar functions in Kubernetes, 新的Pulsar IO Connecters，新的基于Token的认证方式，Python客户端中Schema的支持和状态存储API等。

2. 从3000万到60亿+：智联的Apache Pulsar之路

李鹏辉 | 智联招聘平台架构组工程师, Pulsar Committer

摘要

智联在2018年初下定决心打造智联的事件中心。从最开始选型，到Pulsar落地生产，到现在60亿+消息量。智联围绕Apache Pulsar打造的事件中心开始在智联内部发挥了重要的作用。智联总结了线上实践经验和最佳实践方案。在不同场景中合理使用Pulsar以及各个场景需要注意的方方面面。

本次主要分享Pulsar在智联落地生产的经历和实践经验，以及围绕Pulsar进行数据平台开发的规划和展望。

3. Elastic Batch Processing on Pulsar and its tiered storage using Flink

赵开兴（纯庚）| 阿里巴巴 技术专家，北京大学硕士，2018年加入阿里巴巴计算平台事业部，带领一个团队负责阿里云实时计算产品的技术支持工作，对Apache Flink和阿里云实时计算产品的技术特点、应用场景、应用过程可能遇到的问题有丰富的经验和理解。

郭斯杰 | Apache Pulsar 和 Apache BookKeeper 的PMC成员和Committer

摘要

批流融合是大数据计算的趋势。批流融合包含两个层面：计算和数据。Apache Flink是批流融合的通用大数据计算框架，它提供了批流统一的计算API和引擎。Apache Pulsar是云原生的分布式消息流数据平台，采用存储和计算分离，以及分片层级存储的架构。因为其分层分片存储的架构以及批流统一的数据抽象，为批流融合的弹性计算提供了很好的数据基石。Apache Flink和Apache Pulsar的结合可以很好地做到批流融合的大数据计算，也是业界广泛看好的一个方向。我们之前在一些分享中，主要从流的角度在探讨Pulsar和Flink的结合。在这次分享中，我们主要从批的角度来探讨Pulsar和Flink的结合，以及Flink如何使用Pulsar的层级存储进行计算。

演讲内容包含：

• 什么是Flink

• 主要特点 & 场景

• Pulsar的分片存储和层级存储

• Pulsar Flink Batch Connector - 集成和实现

• 下一步社区规划

4. Go in Apache Pulsar

冉小龙 | Go语言爱好者，开源爱好者，Apache Pulsar Contributor。曾就职于PingCap和比特大陆，现在在Apache Pulsar社区，主要负责Apache pulsar的pulsar-client-go项目。

摘要 

Go语言的优势和Go社区的不断壮大，带动了对go client的大量需求，目前Apache Pulsar社区提供了基于cgo封装的pulsar-client-go，但是cgo本身存在如下问题：

1. 我们在使用cgo进行封装时遇到诸多问题；

2. cgo本身性能上的问题以及难于debug，导致pulsar-client-go对go社区不够友好。

以上两点促使我们基于原生的Go语言对pulsar-client-go进行封装。本次我要和大家分享我们在使用cgo进行封装pulsar-client-go时遇到的问题，如何对java client接口进行抽象，如何使用Go语言对pulsar-client-go进行再封装及项目的状态、规划和安排。

线上直播，请参见大咖说：

http://www.itdks.com/Home/Live/detail?id=18035

想更多了解 Pulsar，欢迎阅读：

• Apache Pulsar 官网

• Apache Pulsar 项目 GitHub 地址

• Apache Pulsar: 灵活的可扩展的批流一体的系统架构

• 理解Apache Pulsar工作原理

• 统一的消息消费模型

• 以Segment为中心的架构

• 北京meetup实况

更多有关演讲嘉宾和演讲内容的提前预览，请关注我们的微信公众号 ApachePulsar

杭州meetup交流群，请扫描加群。二维码失效后，可以联系ApachePulsar公共号管理员。

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