[Recap]Apache Pulsar x Apache Flink Meetup | 杭州站

2019.3.23，Apache Pulsar x Apache Flink Meetup 杭州站如期抵达，来自 Pulsar 和 Flink 两大开源社区的爱好者们，齐聚一堂，热烈分享、探讨 Apache Pulsar 和 Apache Flink 的现状和发展。

01

Apache Pulsar 介绍

翟佳 | Apache Pulsar 和 Apache BookKeeper的

PMC成员和 Committer

翟佳详细介绍了 Apache Pulsar的发展史，Pulsar 的消息、存储和计算模式，Pulsar 的生态和用户等情况。他的讲解，让大家明白了Pulsar 是什么，能解决什么问题；和其它消息系统相比，Pulsar 有什么优势，为什么有更多用户愿意选择使用 Pulsar以及Pulsar的项目现状等。

02

Apache Pulsar 2.3.0 特性介绍

郭斯杰 | Pulsar 和 Apache BookKeeper的 

PMC 成员和 Committer

斯杰详细介绍了 Apache Pulsar 2.3.0 中新加的特性：Bookie & Broker, Schema, Security, Functions, Connectors和Clients。他讲解了 Pulsar 的内存管理，预读机制，黏读（sticky read），性能调优和元数据存储等。

除了介绍 Pulsar 2.3.0 特 性，斯杰还提前透露了 Pulsar 2.4.0中将要增加或优化的功能。期待吗？持续关注Pulsar哦~~

03

智联 Apache Pulsar 之路

李鹏辉 | 智联招聘平台架构组工程师, Pulsar Committer

作为智联消息系统落地及研发的负责人，鹏辉分享了Apache Pulsar在智联的实践：从3000万发展到日均60亿+的分发量。他分享了智联消息系统从各自为战到平台化的发展历程；Pulsar在智联的现状：覆盖20+核心业务，日均消息分发60亿+；智联从消息系统到流数据平台挖掘Pulsar的价值；智联招聘对Pulsar社区的贡献：MessageTracker，Hive Pulsar Integration，Multi Version Schema等。

04

Elastic Data Processing with

Apache Pulsar and Apache Flink

赵开兴（纯庚）| 阿里巴巴技术专家

郭斯杰 | Apache Pulsar 和 Apache BookKeeper 的

PMC成员和Committer

这个环节中，赵老师给大家详细介绍了 Apache Flink:对有界/无界数据流进行有状态计算的计算框架和分布式计算引擎；Apache Flink的各种应用场景，及其开源社区。

随后，斯杰从技术层面为大家解剖了Pulsar的Segmented Stream Architecture，Tiered Storage，Pulsar 和 Flink 的集成，及其目标：打造Streaming Connectors, Source Connectors, PulsarCatalog和PulsarStateBackend。在这个集成中， Pulsar负责数据，而 Flink 负责计算。

05

Go in Apache Pulsar

冉小龙 | Go语言爱好者, Apache Pulsar Contributor

小龙同学负责Apache Pulsar 的 pulsar-client-go 项目，他为大家介绍了该项目的发展及现状，CGO 和 GO的区别，CGO的版本迭代及使用CGO的感悟；Go Function的发展、框架、实现和流程等。同时，他号召大家积极参与开源社区，一起构建pulsar-client-go项目。