Flink基础:实时处理管道与ETL】的更多相关文章

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Flink基础概念 本文描述Flink的基础概念,翻译自https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/concepts/concepts.html 一.程序(Progrram)和数据流(Dataflows) Flink程序的构建基础为Streams和Transformations.其中Streams为中间结果,而Transformations是将一到多个Streams作为输入,计算产生一到多个Streams作为输出的操作(…
Flink入门-第一篇:Flink基础概念以及竞品对比 Flink介绍 截止2021年10月Flink最新的稳定版本已经发展到1.14.0 Flink起源于一个名为Stratosphere的研究项目主要是为了构建下一代大数据分析平台,在2014年成为Apache孵化器项目.2019 年 1 月,阿里巴巴实时计算团队宣布将经过双十一历练和集团内部业务打 磨的 Blink 引擎进行开源并向 Apache Flink 贡献代码,为Flink迎来了一次高速发展,此后的一年中,阿里巴巴实时计算团队与 Ap…
Flink 概述 什么是 Flink Apache Apache Flink 是一个开源的流处理框架,应用于分布式.高性能.高可用的数据流应用程序.可以处理有限数据流和无限数据,即能够处理有边界和无边界的数据流.无边界的数据流就是真正意义上的流数据,所以 Flink 是支持流计算的.有边界的数据流就是批数据,所以也支持批处理的.不过 Flink 在流处理上的应用比在批处理上的应用更加广泛,统一批处理和流处理也是 Flink 目标之一.Flink 可以部署在各种集群环境,可以对各种大小规模的数据进…
Flink面试--核心概念和基础考察 1.简单介绍一下 Flink 2.Flink 相比传统的 Spark Streaming 有什么区别? 3.Flink 的组件栈有哪些?         面试知识带你,分为以下几个部分:   第一部分:Flink 中的核心概念和基础篇,包含了 Flink 的整体介绍.核心概念.算子等考察点.   第二部分:Flink 进阶篇,包含了 Flink 中的数据传输.容错机制.序列化.数据热点.反压等实际生产环境中遇到的问题等考察点.   第三部分:Flink 源码…
数据架构设计领域发生了重大的变化,基于流的处理是变化的核心. 分布式文件系统用来存储不经常更新的数据,他们也是大规模批量计算所以来的数据存储方式. 批处理架构(lambda架构)实现计数的方式:持续摄取数据的管道(flume)每小时创建一个文件,由调度程序安排批处理作业分析最近生成的文件,然后输出计数结果. 该架构缺点:1.组件多,设计管道.调度.作业程序,学习成本.管理成本大 2.修改分析时间周期不方便,涉及工作流调度逻辑 3.实现计数预警功能需要引入流处理系统,流处理做近似计算,批处理做准确…
stream流 都是events.EventEmitter的一个实例,都可以来创建自定义事件(也就是说,流是一个事件的实例) 在nodejs中 对http的请求与响应都是用流来实现的,请求就是一个输入的流,响应就是一个输出的流 使用stream流,可以提高性能,前面说的读写文件,是一次性把文件放在内存中,这样就不大合适了,而stream流,是将读取的文件放在Buffer(缓存)中.就是一边放,一边处理,steam流有两个好处,就是处理数据和提高性能. 下面来实现一个流: var fs = req…
flink word count  程序 1. 数据集模式 pom.xml 文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=&q…
本文转载自:http://www.cnblogs.com/evencao/archive/2013/06/14/3135529.html ETL在数据仓库中具有以下的几个特点: 数据流动具有周期性: 因为数据仓库中的数据量巨大,一般采用成熟的ETL工具去完成抽取.转换.加载,以降低设计开发的和维护的复杂度,使设计开发人员有更多的时间去专注于业务转化规则. ETL是数据抽取.转换.加载的简写.它的一般过程是将数据源抽取出来,中间经过数据的清洗.转换,最后加载到目标表中.ETL的过程一般是批量的.…