Flink kuduSink开发

1.继承RichSinkFunction (1)首先在构造方式传入kudu的masterAddress地址.默认表名.TableSerializationSchema.KuduTableRowConverter.Properties配置对象 (2)重写open方法初始化KuduClient对象操作kudu,KuduSession对象并传入一堆配置 (3)重写invoke方法核心是如果已传入TableSerializationSchema对象,则通过其serializeTable方法从输入的j…

基于flink快速开发实时TopN程序

TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能,主要用来实时计算排行榜.流式的TopN可以使业务方在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算排名并快速出发出更新后的排行榜. 我们以统计词频为例展示一下如何快速开发一个计算TopN的flink程序. flink支持各种各样的流数据接口作为数据的数据源,本次demo我们采用内置的socketTextStream作为数据数据源. StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getEx…

Flink应用开发-maven导入

flink和spark类似,也是一种一站式处理的框架:既可以进行批处理(DataSet),也可以进行实时处理(DataStream) 使用maven导入相关依赖 <properties> <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target> <encoding>UTF-8</enc…

Flink开发中的问题

1. 流与批处理的区别流处理系统流处理系统,其节点间数据传输的标准模型是:当一条数据被处理完成后,序列化到缓存中,然后立刻通过网络传输到下一个节点,由下一个节点继续处理. 批处理系统批处理系统,其节点间数据传输的标准模型是:当一条数据被处理完成后,序列化到缓存中,并不会立刻通过网络传输到下一个节点,当缓存写满,就持久化到本地硬盘上,当所有数据都被处理完成后,才开始将处理后的数据通过网络传输到下一个节点. flink的流处理和批处理 Flink的执行引擎采用了一种十分灵活的方式,同时支持了这…

Flink Program Guide （2） -- 综述（DataStream API编程指导 -- For Java）

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} 张安张安 2 1 2016-08-02T10:56:00Z 2016-08-02T10:56:00Z 1 2945 16790 139 39 19696 16.00 false false false false…

[Note] Apache Flink 的数据流编程模型

Apache Flink 的数据流编程模型抽象层次 Flink 为开发流式应用和批式应用设计了不同的抽象层次状态化的流抽象层次的最底层是状态化的流,它通过 ProcessFunction 嵌入到 DataStream API 中,允许用户自由地处理来自一个或多个流的事件(event)以及使用一致的容错状态此外,用户可以注册事件时间并处理时间回调(callback),这使得程序可以处理更复杂的计算核心 API 大多数情况下用户不直接在上面描述的这种低的抽象层面上编程,取而代之的是使用所谓…

美团点评基于 Flink 的实时数仓建设实践

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651749037&idx=1&sn=4a448647b3dae50779bc9ec0e9c10275&chksm=bd12a3e08a652af6ed8b305b0523716e08a81cf99296425cdaf2bbee1e9d8a6aca06c81cdcc1&scene=21#wechat_redirect 总第291篇 2018年第83篇引言…

Flink官网文档翻译

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 并行数据流程序在Flink内部的执行具有并行.分布式的特性.stream被分割成stream partition,operator被分割成operator sub…

Flink学习笔记-新一代Flink计算引擎

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 新一代Flink计算引擎 (1) Flink概述目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm.Samza.Flink.Spark等,批处理有Spark.Hive.Pig.Flink等.既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark. 虽然Spar…

Flink生态与未来

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 核心组件栈 Flink发展越来越成熟,已经拥有了自己的丰富的核心组件栈,如下图所示. 从上图可以看出Flink的底层是Deploy,Flink可以Local模式运行,启动单个 JVM.Flink也可以Standalone 集群模式运行,同时也支持Flink ON YARN,Flink应用直接提交到YARN上面…

十分钟入门流处理框架Flink --实时报表场景的应用

随着业务的发展,数据量剧增,我们一些简单报表大盘类的任务,就不能简单的依赖于RDBMS了,而是依赖于数仓之类的大数据平台. 数仓有着巨量数据的存储能力,但是一般都存在一定数据延迟,所以要想完全依赖数数仓来解决实时报表问题,是困难的. 其实,所谓的实时报表,往简单了说就是: 对现在的一些数据进行加减乘除聚合后,得到的一串与时间相关的数字. 所以,这类问题的关键点应该在于这个实时数据怎么来,以及怎么处理这些实时数据. 一般地,做这类报表类工作,最基本的原则就是: 业务无侵入性,然后又要做到实时. 所…

Flink入门（三）——环境与部署

flink是一款开源的大数据流式处理框架,他可以同时批处理和流处理,具有容错性.高吞吐.低延迟等优势,本文简述flink在windows和linux中安装步骤,和示例程序的运行,包括本地调试环境,集群环境.另外介绍Flink的开发工程的构建. 首先要想运行Flink,我们需要下载并解压Flink的二进制包,下载地址如下:https://flink.apache.org/downloads.html 我们可以选择Flink与Scala结合版本,这里我们选择最新的1.9版本Apache Flink…

flink基本原理

一.简介开源流式处理系统在不断地发展,从一开始只关注低延迟指标到现在兼顾延迟.吞吐与结果准确性,在发展过程中解决了很多问题,编程API的易用性也在不断地提高.本文介绍一下 Flink 中的核心概念,这些概念是学习与使用 Flink 十分重要的基础知识,在后续开发 Flink 程序过程中将会帮助开发人员更好地理解 Flink 内部的行为和机制. 这里引用一张图来对常用的实时计算框架做个对比: Flink 是有状态的和容错的,可以在维护一次应用程序状态的同时无缝地从故障中恢复.它支持大规模计算能力…

[转]为何选择 Flink

本文转自:https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/23229 第 1 章为何选择 Flink 人们对某件事的正确理解往往来自基于有效论据的结论.要获得这样的结论,最有效的方法就是沿着事件发生的轨迹进行分析. 许多系统都会产生连续的事件流,如行驶中的汽车发射出 GPS 信号,金融交易,移动通信基站与繁忙的智能手机进行信号交换,网络流量,机器日志,工业传感器和可穿戴设备的测量结果,等等.如果能够高效地分析大规模流数据,我们对上述系统的理解将会更清楚…

关于Flink slot 和kafka topic 分区关系的说明

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic,默认为 kafka 的 topic )的关系,大概回答了一下,这里整理一份首先必须明确的是,Flink Task Manager 的 slot 数和 topic 的分区数是没有直接关系的,而这个问题其实是问的是: 任务的并发数与 slot 数的关系最大并发数 = slot 数这里有两个原因:每个算子的不同并行不能在同一slot,不同的算子可以共享 slot ,所以最大并行度就等于 slot 数. 这样就…

【翻译】Flink Table Api & SQL — 流概念

本文翻译自官网:Streaming Concepts https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/ Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink的Table API和SQL支持是用于批处理和流处理的统一API.这意味着Table API和SQL查询具有相同的语义,无论它们的输入是有界批处理输入还是无界流输入.因为关系代数和SQL最初是为批处理而设计的,所以对无…

Flink Table Api & SQL 翻译目录

Flink 官网 Table Api & SQL 相关文档的翻译终于完成,这里整理一个安装官网目录顺序一样的目录 [翻译]Flink Table Api & SQL —— Overview [翻译]Flink Table Api & SQL —— 概念与通用API [翻译]Flink Table Api & SQL —— 数据类型 [翻译]Flink Table Api & SQL —Streaming概念 [翻译]Flink Table Api & SQ…

【翻译】Flink Table Api & SQL — 性能调优 — 流式聚合

本文翻译自官网:Streaming Aggregation https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/tuning/streaming_aggregation_optimization.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 SQL是用于数据分析的最广泛使用的语言.Flink的Table API和SQL使用户能够以更少的时间和精力定义高效的流分析应用程序.而且,Flink…

【翻译】Flink Table Api & SQL — 配置

本文翻译自官网:Configuration https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/config.html Flink Table Api & SQL 翻译目录默认情况下,Table&SQL API已预先配置为产生具有可接受性能的准确结果. 根据表程序的要求,可能需要调整某些参数以进行优化.例如,无界流程序可能需要确保所需的状态大小是有上限的(请参阅流概念). 总览执行选项优化器选项…

【翻译】Flink Table Api & SQL — Hive —— 在 scala shell 中使用 Hive 连接器

本文翻译自官网:Use Hive connector in scala shell https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/scala_shell_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink Scala Shell 是尝试 flink 的便捷方法. 您也可以在 scala shell 中使用 hive,而不是在pom文件中指定 hive 依赖关…

【翻译】Flink Table Api & SQL — Hive —— Hive 函数

本文翻译自官网:Hive Functions https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/hive_functions.html Flink Table Api & SQL 翻译目录用户可以在Flink中使用 Hive 现有的自定义函数. 支持的UDF类型包括: UDF GenericUDF GenericUDTF UDAF GenericUDAFResolver2 根据查询的计划和执行…

【翻译】Flink Table Api & SQL — SQL客户端Beta 版

本文翻译自官网:SQL Client Beta https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/sqlClient.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink的Table&SQL API使使用SQL语言编写的查询成为可能,但是这些查询需要嵌入用Java或Scala编写的表程序中. 此外,在将这些程序提交给集群之前,需要将它们与构建工具打包在一起. 这或多或少地将Fl…

【翻译】Flink Table Api & SQL — Hive —— 读写 Hive 表

本文翻译自官网:Reading & Writing Hive Tables https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/read_write_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录使用HiveCatalog和Flink的Hive连接器,Flink可以读取和写入Hive数据,以替代Hive的批处理引擎.确保遵循说明在您的应用程序中包括正确的依赖项.…

【翻译】Flink Table Api & SQL —— Overview

本文翻译自官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/ Flink Table Api & SQL 翻译目录一直没有用 flink 的 table 或 sql api,最近开始要使用这部分功能了,先把官网对应的文档翻译一遍,方便自己慢慢查看 ----------------------------------------------- Apache Flink 具有两个关联 API-Table…

【翻译】Flink Table Api & SQL —— 概念与通用API

本文翻译自官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/common.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Table API和SQL集成在共同API中.该API的中心概念是Table,用作查询的输入和输出.本文档介绍了使用Table API和SQL查询的程序的通用结构,如何注册 Table,如何查询Table以及如何发出 Table(数据). 两个 planner 之间…