flink ETL数据处理

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Flink ETL 实现数据清洗一:需求(针对算法产生的日志数据进行清洗拆分) 1. 算法产生的日志数据是嵌套json格式,需要拆分 2.针对算法中的国家字段进行大区转换 3.最后把不同类型的日志数据分别进行储存二:整体架构这里演示处理从rabbitmq来的数据进行数据处理然后发送到rabbitmq 自定义redistSource flink没有redis的source package com.yw.source; imp…

Spark与Flink大数据处理引擎对比分析！

大数据技术正飞速地发展着,催生出一代又一代快速便捷的大数据处理引擎,无论是Hadoop.Storm,还是后来的Spark.Flink.然而,毕竟没有哪一个框架可以完全支持所有的应用场景,也就说明不可能有任何一个框架可以完全取代另一个.今天,将从几个项出发着重对比Spark与Flink这两个大数据处理引擎,探讨其两者的区别. 一.Spark与Flink几个主要项目的对比与分析 1.性能对比测试环境: CPU:7000个内存:单机128GB 版本:Hadoop 2.3.0,Spark 1.4…

基于docker构建flink大数据处理平台

https://www.cnblogs.com/1ssqq1lxr/p/10417005.html 由于公司业务需求,需要搭建一套实时处理数据平台,基于多方面调研选择了Flink. 初始化Swarm环境(也可以选择k8s) 部署zookeeper集群基于docker-compose ,使用 docker stack 部署在容器中,由于zookeeper存在数据持久化存储,这块后面可以考虑共享存储方案. services: zoo1: image: zookeeper restart: alwa…

基于Broadcast 状态的Flink Etl Demo

接上文: [翻译]The Broadcast State Pattern(广播状态) 最近尝试了一下Flink 的 Broadcase 功能,在Etl,流表关联场景非常适用:一个流数据量大,一个流数据量小(配置表)需要更新业务逻辑如下: 注: 正常情况广播流只有一个输出源,更新也在这个源里,这里做了个优化:将广播流的输入源改为两部分配置文件和更新topic(原因:flink 读取文件,读完就结束了无法做更新,而每次从kafka获取全量配置数据,涉及到kafka topic数据的删除时间,除非涉…

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入门介绍

什么是Flink Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流和无限数据流进行有状态计算.可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. Flink特性支持高吞吐.低延迟.高性能的流式数据处理,而不是用批处理模拟流式处理. 支持多种时间窗口,如事件时间窗口.处理时间窗口支持exactly-once语义具有轻量级容错机制同时支持批处理和流处理在JVM层实现内存优化与管理支持迭代计算支持程序自动优化不仅提供流式处理API,批处理API,还提供了基于这…

深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践

本文是字节跳动数据平台开发套件团队在1月9日Flink Forward Asia 2021: Flink Forward 峰会上的演讲分享,将着重分享Flink在字节跳动数据流的实践. 字节跳动数据流的业务背景数据流处理的主要是埋点日志.埋点,也叫Event Tracking,是数据和业务之间的桥梁,是数据分析.推荐.运营的基石. 用户在使用App.小程序.Web等各种线上应用时产生的行为,主要通过埋点的形式进行采集上报,按不同的来源分为客户端埋点.Web端埋点.服务端埋点. 不同来源的埋点都…

带你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎

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…

Flink基础概念入门

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…

ETL的经验总结

ETL的考虑做数据仓库系统,ETL是关键的一环.说大了,ETL是数据整合解决方案,说小了,就是倒数据的工具.回忆一下工作这么些年来,处理数据迁移.转换的工作倒还真的不少.但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量,使用access.DTS或是自己编个小程序搞定.可是在数据仓库系统中,ETL上升到了一定的理论高度,和原来小打小闹的工具使用不同了.究竟什么不同,从名字上就可以看到,人家已经将倒数据的过程分成3个步骤,E.T.L分别代表抽取.转换和装载. 其实ETL过程就是数…

大数据框架对比：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730329.html 今天看到一篇讲得比较清晰的框架对比,这几个框架的选择对于初学分布式运算的人来说确实有点迷茫,相信看完这篇文章之后应该能有所收获. 简介大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.…

Apache Flink系列（1）-概述

一.设计思想及介绍基本思想:“一切数据都是流,批是流的特例” 1.Micro Batching 模式在Micro-Batching模式的架构实现上就有一个自然流数据流入系统进行攒批的过程,这在一定程度上就增加了延时.具体如下示意图: 2.Native Streaming 模式 Native Streaming 计算模式每条数据的到来都进行计算,这种计算模式显得更自然,并且延时性能达到更低.具体如下示意图: 很明显Native Streaming模式占据了流计算领域 "低延时" 的核…

ETL工具总结

ETL的考虑做数据仓库系统,ETL是关键的一环.说大了,ETL是数据整合解决方案,说小了,就是倒数据的工具.回忆一下工作这么些年来,处理数据迁移.转换的工作倒还真的不少.但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量,使用access.DTS或是自己编个小程序搞定.可是在数据仓库系统中,ETL上升到了一定的理论高度,和原来小打小闹的工具使用不同了.究竟什么不同,从名字上就可以看到,人家已经将倒数据的过程分成3个步骤,E.T.L分别代表抽取.转换和装载. 其实ETL…

Flink应用场景

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 主要应用场景有三类: 1.Event-driven Applications[事件驱动] 2.Data Analytics Applications[分析] 3.Data Pipeline Applications[管道式ETL] 3.1 Event-driven Applications 上图包含两块:Tr…

大数据框架对比：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink——flink支持SQL，待看

简介大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解…

Flink 编程接口

欢迎来 kk大数据,今天分享的是 Flink 提供了哪些编程接口可以给我们开发. 一.数据集类型现实世界中,所有的数据都是以流式的形态产生的,不管是哪里产生的数据,在产生的过程中都是一条条地生成,最后经过了存储和转换处理,形成了各种类型的数据集. 根据现实世界中,数据产生方式和数据产生是否含有边界(具有起始点和终止点)角度,将数据分为两种类型的数据集,一种是有界数据集,另外一种是无界数据集. (1)有界数据集有界数据具有时间边界,在处理过程中数据一定会在某个时间范围内起始和结束,有可能是一分…

Flink 中定时加载外部数据

社区中有好几个同学问过这样的场景: flink 任务中,source 进来的数据,需要连接数据库里面的字段,再做后面的处理这里假设一个 ETL 的场景,输入数据包含两个字段 “type, userid....” ,需要根据 type,连接一张 mysql 的配置表,关联 type 对应的具体内容.相对于输入数据的数量,type 的值是很少的(这里默认只有10种), 所以对应配置表就只有10条数据,配置是会定时修改的(比如跑批补充数据),配置的修改必须在一定时间内生效. 实时 ETL,需要用里面…

通过Flink实现个推海量消息数据的实时统计

背景消息报表主要用于统计消息任务的下发情况.比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等.通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况.消息下发到达成功率.用户对消息的点击情况等. 个推在提供消息推送服务时,为了更好地了解每天的推送情况,会从不同的维度进行数据统计,生成消息报表.个推每天下发的消息推送数巨大,可以达到数百亿级别,原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求.随着业务能力的不断提升,我们选择了Fli…

数据框架对比：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink——flink支持SQL，待看

简介大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解…

Flink项目实战（一）---核心概念及基本使用

前言.flink介绍: Apache Flink 是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算.通过对时间精确控制以及状态化控制,Flink能够运行在任何处理无界流的应用中,同时对有界流,则由一些专为固定数据集设计的算法和数据结构进行了内部处理,从而提升了性能. 1.flink特性 (1)Flink是一个开源的流处理框架,它具有以下特点: 分布式:Flink程序可以运行在多台机器上. 高性能:处理性能比较高. 高可用:由于Flink程序本身是稳定的,因此它支持高可用性. 准确:…

Data - 关于大数据

历史与趋势大数据的前世今生:诞生.发展.未来? 如何利用数据赚钱?大数据价值变现的10种商业模式及利弊分析 10大行业大数据应用痛点及解决策略大数据凉了?不,流式计算浪潮才刚刚开始概念与定义关于大数据最常见的10个问题写给大数据开发初学者的话常用大数据术语一览表框架与平台一文读懂大数据计算框架与平台大数据框架对比:Hadoop.Storm.Samza.Spark和Flink 大数据处理框架的类型.比较和选择大数据平台架构技术选型与场景运用大数据平台核心技术全解析 Hadoo…

宜人贷PaaS数据服务平台Genie：技术架构及功能

上篇:架构及组件一.数据平台的发展 1.1 背景介绍随着数据时代的到来,数据量和数据复杂度的增加推动了数据工程领域的快速发展.为了满足各类数据获取/计算等需求,业内涌现出了诸多解决方案.但大部分方案都遵循以下原则: 降低数据处理成本合理提高数据使用/计算效率提供统一的编程范式宜人贷的数据服务平台也是遵循这三个原则.本人有幸亲身经历了宜人贷数据平台Genie的整个发展过程,纵观宜人贷和业内,可以说Genie的发展是工业界数据平台发展的缩影. Google 的三大论文和Apache Had…

李呈祥：bilibili在湖仓一体查询加速上的实践与探索

导读: 本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下,探索查询加速以及索引增强的一些实践.主要内容包括: 什么是湖仓一体架构哔哩哔哩目前的湖仓一体架构湖仓一体架构下,数据的排序组织优化湖仓一体架构下,索引增强与优化的实践探索 -- 01 什么是湖仓一体当我们讲湖仓一体时,涉及到数据湖和数据仓库两个概念. 什么是数据湖?通常来说,它有以下几个特点: 有一个统一的存储系统,所有的数据都放到这个统一的存储系统里,没有数据孤岛. 支持任意数据类型,比较自由,包括结构化.半结构化和非结构化的数…

Java中分割字符串

java.lang.String 的 split() 方法, JDK 1.4 or later public String[] split(String regex,int limit) 示例代码 public class StringSplit { public static void main(String[] args) { String sourceStr = "1,2,3,4,5"; String[] sourceStrArray = sourceStr.split(&quo…

Kettle简介

ETL和Kettle简介 ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.它是构建数据仓库的重要环节.数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程.数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有:滥用缩写词.惯用语.数据输入错误.重复记录.丢失值.拼写变化等.即便是一个设计和规划良好的数据库系统,如果其中存在着大量的噪声数据,那么这个系统也是没有任何意义的,因为“垃圾进,垃圾出”(ga…

经历：Java中字符串中按照多个字符拆分或替换：split()和replaceAll()

一.replaceAll() 今天,遇到了这样的一个字符串[如下代码]: String s="@0|新港@0|天津@0|东莞@0|南沙@0|营口@0|钦州@0|上海@0|汕头@0|连云港@0|顺乐"; 需求是:将"@0|"替换成",": String s="@0|新港@0|天津@0|东莞@0|南沙@0|营口@0|钦州@0|上海@0|汕头@0|连云港@0|顺乐"; System.out.println(s.replaceAll(…

数据交换工具Kettle

网上搜集了一些关于开源数据交换工具Kattle的文章,特收藏例如以下: 文章一:ETL和Kettle简单介绍 ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.它是构建数据仓库的重要环节.数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程.数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有:滥用缩写词.惯用语.数据输入错误.反复记录.丢失值.拼写变化等.即便是一个设计和规划良好的数据库系统,假设当中存在着…