摘要:Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架. 本文分享自华为云社区<[云驻共创]手把手教你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎>,作者: 萌兔之约. Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架.Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算,还能提供批量数据处理.相较于市面上的其他数据处理引擎,它采用的是基于流计算来模拟批处理. 一.Flink原理及架构 Flink简介 Apache…

官宣 | Apache Flink 1.12.0 正式发布,流批一体真正统一运行! 原创 Apache 博客 [Flink 中文社区](javascript:void(0) 翻译 | 付典 Review | 徐榜江.朱翥 Apache Flink 社区很荣幸地宣布 Flink 1.12.0 版本正式发布!近 300 位贡献者参与了 Flink 1.12.0 的开发,提交了超过 1000 多个修复或优化.这些修改极大地提高了 Flink 的可用性,并且简化(且统一)了 Flink 的整个 API…

1. 前言 当前公司的大数据实时链路如下图,数据源是MySQL数据库,然后通过Binlog Query的方式消费或者直接客户端采集到Kafka,最终通过基于Spark/Flink实现的批流一体计算引擎处理,最后输出到下游对应的存储. 2. 模型特征架构的演进 2.1 第一代架构 广告业务发展初期,为了提升策略迭代效率,整理出一套通用的特征生产框架,该框架由三部分组成:特征统计.特征推送和特征获取模型训练.如下图所示: 客户端以及服务端数据先通过统一服务Sink到HDFS上 基于基HDFS数据,统…

背景 随着大数据业务的发展,基于 Hive 的数仓体系逐渐难以满足日益增长的业务需求,一方面已有很大体量的用户,但是在实时性,功能性上严重缺失:另一方面 Hudi,Iceberg 这类系统在事务性,快照管理上带来巨大提升,但是对已经存在的 Hive 用户有较大的迁移成本,并且难以满足流式计算毫秒级延迟的需求.为了满足网易内外部客户对于流批一体业务的需求,网易数帆基于 Apache Iceberg 研发了新一代流式湖仓,相较于 Hudi,Iceberg 等传统湖仓,它提供了流式更新,维表 Join…

1. 背景 OnZoom是Zoom新产品,是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场.作为Zoom统一通信平台的延伸,OnZoom是一个综合性解决方案,为付费的Zoom用户提供创建.主持和盈利的活动,如健身课.音乐会.站立表演或即兴表演,以及Zoom会议平台上的音乐课程. 在OnZoom data platform中,source数据主要分为MySQL DB数据和Log数据. 其中Kafka数据通过Spark Streaming job实时消费,MySQL数据通过Spark…

Apache Flink 1.12.0 正式发布 Apache Flink 社区很荣幸地宣布 Flink 1.12.0 版本正式发布!近 300 位贡献者参与了 Flink 1.12.0 的开发,提交了超过 1000 多个修复或优化.这些修改极大地提高了 Flink 的可用性,并且简化(且统一)了 Flink 的整个 API 栈.其中一些比较重要的修改包括: 在 DataStream API 上添加了高效的批执行模式的支持.这是批处理和流处理实现真正统一的运行时的一个重要里程碑. 实现了基于Ku…

Flink流处理的时间窗口 对于流处理系统来说,流入的消息是无限的,所以对于聚合或是连接等操作,流处理系统需要对流入的消息进行分段,然后基于每一段数据进行聚合或是连接等操作. 消息的分段即称为窗口,流处理系统支持的窗口有很多类型,最常见的就是时间窗口,基于时间间隔对消息进行分段处理.本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口. 对于目前大部分流处理系统来说,时间窗口一般是根据Task所在节点的本地时钟来进行切分,这种方式实现起来比较容易,不会阻塞消息处理.但是可能无法满足某些应用的要求,…

flink 中自身虽然实现了大量的connectors,如下图所示,也实现了jdbc的connector,可以通过jdbc 去操作数据库,但是flink-jdbc包中对数据库的操作是以ROW来操作并且对数据库事务的控制比较死板,有时候操作关系型数据库我们会非常怀念在java web应用开发中的非常优秀的mybatis框架,那么其实flink中是可以自己集成mybatis进来的. 我们这里以flink 1.9版本为例来进行集成. 如下图为flink内部自带的flink-jdbc. 创建一个flin…

1. Dataflow Programming 在讨论流处理的基本概念之前,我们首先介绍一下数据流编程(dataflow programming)的基本概念与术语. 数据流图 数据流程序一般在由数据流图表示,数据流图描述了数据如何在操作之间流动.在数据流图中,节点被称为operator,代表计算:边代表数据依赖. Operator是dataflow 应用中的基本单元,它们从输入消费数据,在之上执行计算,并生产数据提供给下一步处理. 没有输入的operators 称为数据源(data source…

前文回顾 建议前一篇文章没看过的同学先看下前面的文章: 「老司机带你玩转面试(1):缓存中间件 Redis 基础知识以及数据持久化」 过期策略 Redis 的过期策略都有哪些? 在聊这个问题之前,一定要明确的一件事情是,如非必要,任何进入缓存的数据都应该设置过期时间,因为内存的大小是有限的,一台机器可能就那么几十个 G ,你不能拿内存和硬盘比,一台机器硬盘几个 T 都是洒洒水,只要想装,几十个 T 都装得下,关键还不贵. Redis 设置删除策略,主要有两种思路,一种是定期删除,另一种是惰性删除…