去年华为大佬就开始在用flink,今天刚有空就稍微跟着写了个demo玩起来(就不用java了 spark和flink还是用scala玩) package flink.testimport org.apache.flink.api.java.utils.ParameterToolimport org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironmentimport org.apache.flink.streaming.api.win…

最近这段时间一直在忙新集群迁移,上了最新的cdh6.3.0 于是Flink 提交遇到了许多的问题 还好有cloudera License 有了原厂的帮助和社区的伙伴,问题解决起来快了不少,手动滑稽 集群具体情况是,cdh6.3.0+Flink1.8.1,整个数据平台全部组件都上了kerberos和ldap因为要过认证,所以任务提交方法我们选择统一oozie提交任务 并且因为kerberos认证,还需要Flink perjob 需要单独的keytab,才能细腻度的控制权限,因为我们现在部门之间计算…

PE嵌入模板 编写一段代码,生成一个已经处理过重定位信息,同时所有的内容都在代码段里,并且没有导入表的PE程序,把这个程序嵌入到其他PE的相关位置,能够独立的运行,接下来是整理了2个模板,一个是HelloWorld的,另一个是通用模板LoadLibrary的模板. 开发环境masm32和vs2012,相关环境搭建我之前整理过[ http://blog.csdn.net/u013761036/article/details/52186683 ]; 直接C++的话貌似不行,我用vs2015本地创建了…

R3抹掉加载的DLL 原理类似于获取Kernel32.dll加载地址,知道这个东西也是在看获取Kernel32.dll地址的时候在网上搜索学习资料,无意中看到的这个东西.这个挺有用,结合着HiJack的话效果会不错.思路是这样: FS--->TEB--->PEB---> PEB_LDR_DATA.InInitialzationOrderModuleList (细节偏移,以及结构定义我之间整理过,在这 http://blog.csdn.net/u013761036/article/deta…

获取Kernel32地址 如果是搞PE变形或者PE重构,再或者代码注入,很多时候我们要动态获取Loadlibrary()以及GetPeocAddress()两个函数的地址,通过这两个函数再动态获取其他函数地址,这样就可以免导入了.不然导入表里会暴露自己的调用. 对于静态PE文件重组来说,可以通过查看原有的PE文件是不是调用了这两个,或者加载了Kernell32.dll(通常都是已经加载了的),然后获取原来的地址,再自己调用. 而对于代码注入这种内存里跑的,通常是在注入程序里自己获取了相关函数的地…

1 #include "stdafx.h" 2 #include <iostream> 3 #include <Windows.h> 4 #include <WinIoCtl.h> 5 using namespace std; 6 7 #define CTL_KEINJECTAPC \ 8 CTL_CODE(FILE_DEVICE_UNKNOWN, 0x830, METHOD_BUFFERED, FILE_ANY_ACCESS) 9 10 typed…

2017年后,一大波网络喧嚣,说流式处理如何牛叉,如何高大上,抱歉,工作满负荷,没空玩那个: 今年疫情隔离在家,无聊,开始学习 KAFKA+Flink ,目前的打算是用爬虫抓取网页数据,传递到Kafka中,再用Flink计算. 个人性格原因,我不愿意过分沉迷于纸质或者电子教程材料,也不是特别喜欢网上某些培训机构已经过时了的所谓培训视频, 喜欢动手直接写代码,所以简单翻看一点PDF教程,看了两集“培训视频”,也没说Kafka.flink两组件咋结合使用,不耐烦,直接开码(码农的糙性): 之前我写过…

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介绍-<Fink原理.实战与性能优化>读书笔记 1.1 Apache Flink是什么? 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题.随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准.但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处…

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/apis/streaming/event_timestamps_watermarks.html   To work with Event Time, streaming programs need to set the time characteristic accordingly. 首先配置成,Event Time final StreamExecutionEnvironme…

https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/Flink+Internals   Memory Management (Batch API) Introduction Memory management in Flink serves the purpose to control how much memory certain runtime operations use. The memory management is used for…

http://www.36dsj.com/archives/33650 http://flink.apache.org/news/2015/05/11/Juggling-with-Bits-and-Bytes.html http://www.bigsynapse.com/addressing-big-data-performance ,addressing-big-data-performance   第一篇描述,当前JVM存在的问题, 1. Java对象开销 Java对象的存储密度相对偏低,对…

 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-0.10/apis/programming_guide.html   Example Program 编程的风格和spark很类似, ExecutionEnvironment  -- SparkContext DataSet – RDD Transformations 这里用Java的接口,所以传入function需要用FlatMapFunction类对象   public clas…

Working with State 本文翻译自Streaming Guide/ Fault Tolerance / Working with State ---------------------------------------------------------------------------------------- Flink中所有transformation可能都看上去像是方法(在functional processing术语中),但事实上它们都是有状态的Operator.你可…

时间戳和Watermark生成 本文翻译自Generating Timestamp / Watermarks ------------------------------------------------------------------ 本文是Flink在使用事件时间(Event Time)时相关内容,有关事件时间.处理时间和提取时间的介绍,请见event time introduction. 流程序需要设置时间特征为Event time,才能在程序中使用事件时间. final Strea…

Event Time 本文翻译自DataStream API Docs v1.2的Event Time ------------------------------------------------------- 一.事件时间 / 处理时间 / 提取时间 Flink支持流程序不同的time概念. ·        Processing time:处理时间指执行对应Operation的设备的系统时间. 当一个流程序以处理时间运行,所有基于时间的operation(如time窗口)将使用运行对应O…

false false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt…

title: Flink流-表概念 date: 2017-12-12 14:48:16 categories: technique tags: Flink Flink Streaming Dynamic Table Streaming Concepts Data Streams上的关系查询 关系型SQL与stream processing对比如下. SQL Stream Processing 有限元组 无限元组 完整数据集上的查询 无法基于所有数据查询 查询会结束 查询不会结束 Material…

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题.飞马网于3月13日晚,邀请到大数据技术高级架构师-旷东林,在线上直播中,旷老师向我们分享了Flink在诸多方面的创新以及它本…

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-apache-flink/index.html 大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发…

本文由  网易云发布. 1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意.Flink是原生的流处理系统,提供high level的API.Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的.Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况.在Flink中,所有 的数据都看作流,是一种很好的抽象,因为这更接近于现实世界. 1.1 基本架构 下面我们介绍下Flink的基本架构,Flink系统的架构与Spark类似,是一个基于…

维基百科在 IRC 频道上记录 Wiki 被修改的日志,我们可以通过监听这个 IRC 频道,来实时监控给定时间窗口内的修改事件.Apache Flink 作为流计算引擎,非常适合处理流数据,并且,类似于 Hadoop MapReduce 等框架,Flink 提供了非常良好的抽象,使得业务逻辑代码编写非常简单.我们通过这个简单的例子来感受一下 Flink 的程序的编写. 通过 Flink Quickstart 构建 Maven 工程 Flink 提供了 flink-quickstart-java…

前言 最新开始捣鼓flink,fucking the code之前,编译是第一步. 编译环境 win7 java maven 编译步骤 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/start/building.html   官方文档搞起,如下: Building Flink from Source This page covers how to build Flink 1.6.1 from sources. Build…

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 本地安装单机版本Flink 一般来说,线上都是集群模式,那么单机模…

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Flink的高可用集群环境 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能. 因现在主要Flink这一块做先关方面的学习,因此准备要开通Apache Flink专栏这一块定期发布一些文章.今天在自己的博客因为专栏无法申请通过,所以先在此记录第一篇关于Flink部署的文章. 在这里顺便打个小广告,Flink社区第一季线下meetup,已在上海,北京举办.接下来分别会在成都和深圳举办接下来的几期,也希望小伙伴们踊跃的加入到…

1. HBase连接的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,flink…

1. 写在前面 在利用flink实时计算的时候,往往会从kafka读取数据写入数据到kafka,但会发现当kafka多个Partitioner时,特别在P量级数据为了kafka的性能kafka的节点有十几个时,一个topic的Partitioner可能有几十个甚至更多,发现flink写入kafka的时候没有全部写Partitioner,而是写了部分的Partitioner,虽然这个问题不容易被发现,但这个问题会影响flink写入kafka的性能和造成单个Partitioner数据过多的问题,更严…

感谢英文原文作者:https://data-artisans.com/blog/a-practical-guide-to-broadcast-state-in-apache-flink 不过,原文最近好像不能访问了.应该是https://www.da-platform.com/网站移除了blog板块了. 从版本1.5.0开始,Apache FlinkⓇ具有一种新的状态,称为广播状态. 在这篇文章中,我们解释了广播状态是什么,并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用程序的示例.我们将引导…