Flink(四) —— 数据流编程模型】的更多相关文章

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…
数据流编程模型 抽象级别 程序和数据流 并行数据流 窗口 时间 有状态操作 检查点(checkpoint)容错 批量流处理 下一步 抽象级别 flink针对 流式/批处理 应用提供了不同的抽象级别. 这个最低级别的抽象提供了有状态的流式操作.它是通过处理函数嵌入到DataStream API.它允许用户自由的处理一个或者多个数据流中的事件,并且使用一致,容错的状态.此外,用户可以注册回调事件时间和处理时间,允许程序实现复杂的计算. 实际上,大多数应用不需要上面描述的低级别抽象,而是针对Core…
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的编程模型. 数据集类型: 无穷数据集:无穷的持续集成的数据集合 有界数据集:有限不会改变的数据集合 常见的无穷数据集有: 用户与客户端的实时交互数据 应用实时产生的日志 金融市场的实时交易记录 - 数据运算模型有哪些呢? 流式:只要数据一直在生产,计算就持续地运行 批处理:在预先定义的时间内运行计算,当完成时候释放计算机资源 Flink它可以处理有界的数据集,也可以处理无界的…
分层抽象 The lowest level abstraction simply offers stateful streaming. It is embedded into the DataStream API via the Process Function. It allows users freely process events from one or more streams, and use consistent fault tolerant state. In addition,…
抽象等级(Levels of Abstraction) Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序. Statefule Stream Processing: 是最低级别(底层)的抽象,只提供有状态的流.它通过ProcessFunction嵌入到DataStream API之中.它使得用户可以自由处理来源于一个或者多个流的事件 DataStream/DataSet API: 在我们的实际工作中,大多数的应用程序是不需要上文所描述的低级别(底层)抽象,而是相对于诸如DataStream…
Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 本课时我们主要介绍 Flink 的编程模型与其他框架比较. 本课时的内容主要介绍基于 Flink 的编程模型,包括 Flink 程序的基础处理语义和基本构成模块,并且和 Spark.Storm 进行比较,Flink 作为最新的分布式大数据处理引擎具有哪些独特的优势呢? Flink 的核心语义和架构模型 我们在讲解 F…
54.1 编程模型介绍 54.1.1 TCP 客户端服务器编程模型 客户端调用序列 调用 socket 函数创建套接字 调用 connect 连接服务器端 调用 I/O 函数(read/write) 与服务器端通讯 调用 close 关闭套接字 服务器端调用序列 调用 socket 函数创建套接字 调用 bind 绑定本地地址和端口 调用 listen 启动监听 调用 accept 从已连接队列中提取客户连接 调用 I/O 函数(read/write)与客户端通讯 调用 close 关闭套接字…
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50931274 spark基本概念 Spark一种与 Hadoop 相似的通用的集群计算框架,通过将大量数据集计算任务分配到多台计算机上,在性能和迭代计算上很有看点,提供高效内存计算,现在是Apache孵化的顶级项目. Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序.Spa…
流式(streaming)和批量( batch):流式数据,实际上更准确的说法应该是unbounded data(processing),也就是无边界的连续的数据的处理:对应的批量计算,更准确的说法是bounded data(processing),亦即有明确边界的数据的处理. 近年来流式计算框架编程接口的标准化,傻瓜化,SQL化日渐有走上台面的趋势.各家计算框架都开始认真考虑相关的问题,俨然成为大家竞争的热点方向. Dataflow模型:是谷歌在处理无边界数据的实践中,总结的一套SDK级别的解…
转自:https://www.zybuluo.com/frank-shaw/note/206604 MapReduce基本过程 关于MapReduce中数据流的传输过程,下图是一个经典演示:  关于上图,可以做出以下逐步分析: 输入数据(待处理)首先会被切割分片,每一个分片都会复制多份到HDFS中.上图默认的是分片已经存在于HDFS中. Hadoop会在存储有输入数据分片(HDFS中的数据)的节点上运行map任务,可以获得最佳性能(数据TaskTracker优化,节省带宽). 在运行完map任务…
Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 我们在第 02…
JQuery极大的提高了我们编写JavaScript的效率,让我们可以愉快的编写代码,做出各种特效.大多数情况下,我们都是使用别人开发的JQuery插件,今天我们就来看看如何把我们常用的功能做出JQuery插件,然后像使用jQuery那样来操作DOM.  一.jQuery插件开发快速上手 1.jQuery插件模板 关于jQuery插件的编写,我们可以通过为jQuery.fn增加一个新的函数来编写jQuery插件.属性的名字就是你的插件的名字,其模板如下: (function($){ $.fn.m…
[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark编程模型 1.1 术语定义 l应用程序(Application): 基于Spark的用户程序,包含了一个Driver Program 和集群中多个的Executor: l驱动程序(Driver Program):运行Application的main()函数并且创建SparkContext,通常用SparkContext代表Driver Program: l执行单元(Executor):…
[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 . 安装IntelliJ IDEA IDEA 全称 IntelliJ IDEA,是java语言开发的集成环境,IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一,尤其在智能代码助手.代码自动提示.重构.J2EE支持.Ant.JUnit.CVS整合.代码审查.创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的.IDEA是JetBrains公司的产品,这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格,开发人员以严谨…
前言 本章将对Spark做一个简单的介绍,更多教程请参考:Spark教程 本章知识点概括 Apache Spark简介 Spark的四种运行模式 Spark基于Standlone的运行流程 Spark基于YARN的运行流程 Apache Spark是什么? Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台.扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多的计算模式,包括交互式查询和流处理.在处理大规模数据集的时候,速度是非常重要的.Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算,因…
一个ArcGIS Javascript Viewer for JavaScript Widget是一组可以共享.迁移及部署到JavaScript View程序中的的文本文件.通常,一个程序员如果要开发一个或者一组Widgets会将他们封闭成一在一个Dojo模型中,如下图所示: 一个Widget可以是一个JavaScript文件一样简单.上述结构表示一个完整的Widget有自己的图标的小工具,模板,配置文件和国际化支持.通常情况下,一个Widget封装一组隔离的独立体和业务逻辑,允许用户进行任务.…
在当前计算机应用中,对快速并行计算的需求是广泛的,归纳起来,主要有三种类型的应用需求: 计算密集(Computer-Intensive)型应用,如大型科学project计算与数值模拟: 数据密集(Data-Intensive)型应用,如数字图书馆.数据仓库.数据挖掘和计算可视化等: 网络密集(Network-Intensive)型应用,如协同工作.遥控和远程医疗诊断等. 并行编程模型主要有三种:适用于共享内存的多线程编程模型.适用于分布内存的消息传递编程模型,混合编程模型. 在计算机系统中.处理…
MVC 编程模型及其变种 MVC全称是Model View Controller, 这是一个模型(model)-查看(view)-调节器(controller)缩写,这是通过通用的编程模型非.MVC当为了分离数据和视图首次提出,数据和实体之间的关系.这就是关注点分离的设计理念,也是单一职责原则(Single-Resposibility Principle). 在我们的开发过程中, 视图用来展现界面, 我们的模型处理业务, 持有数据, 而控制器是他们之间的中间人. GoF四人组觉得MVC是"一组用…
jQuery插件编写及链式编程模型小结 JQuery极大的提高了我们编写JavaScript的效率,让我们可以愉快的编写代码,做出各种特效.大多数情况下,我们都是使用别人开发的JQuery插件,今天我们就来看看如何把我们常用的功能做出JQuery插件,然后像使用jQuery那样来操作DOM.  一.jQuery插件开发快速上手 1.jQuery插件模板 关于jQuery插件的编写,我们可以通过为jQuery.fn增加一个新的函数来编写jQuery插件.属性的名字就是你的插件的名字,其模板如下:…
一.简单介绍 1.MapReduce 应用广泛的原因之中的一个在于它的易用性.它提供了一个因高度抽象化而变得异常简单的编程模型. 2.从MapReduce 自身的命名特点能够看出,MapReduce 由两个阶段组成:Map 和Reduce .用户仅仅需编写map( ) 和reduce( ) 两个函数,就可以完毕简单的分布式程序的设计.   1)map ( ) 函数以key/value 对作为输入,产生另外一系列key/value 对作为中间输出写入本地磁盘.MapReduce 框架会自己主动将这…
老李分享: 并行计算基础&编程模型与工具   在当前计算机应用中,对高速并行计算的需求是广泛的,归纳起来,主要有三种类型的应用需求: 计算密集(Computer-Intensive)型应用,如大型科学工程计算与数值模拟: 数据密集(Data-Intensive)型应用,如数字图书馆.数据仓库.数据挖掘和计算可视化等: 网络密集(Network-Intensive)型应用,如协同工作.遥控和远程医疗诊断等. 并行编程模型主要有三种:适用于共享内存的多线程编程模型,适用于分布内存的消息传递编程模型,…
在当前计算机应用中,对高速并行计算的需求是广泛的,归纳起来,主要有三种类型的应用需求: 计算密集(Computer-Intensive)型应用,如大型科学工程计算与数值模拟: 数据密集(Data-Intensive)型应用,如数字图书馆.数据仓库.数据挖掘和计算可视化等: 网络密集(Network-Intensive)型应用,如协同工作.遥控和远程医疗诊断等. 并行编程模型主要有三种:适用于共享内存的多线程编程模型,适用于分布内存的消息传递编程模型,混合编程模型. 在计算机系统中,处理器永远都是…
系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件…
1. ASP.NET Core MVC I/O编程模型 1.1. I/O编程模型浅析 1.2. 同步阻塞I/O 1.3. 同步非阻塞I/O 1.4. 异步I/O 1.5. 总结 1.1. I/O编程模型浅析 服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型,常见的IO模型有四种: (1)同步阻塞IO(Blocking IO):即传统的IO模型. (2)同步非阻塞IO(Non-blocking IO):默认创建的socket都是阻塞的,非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK. (3)IO多路复…
传统的串行处理方式 有四组文本数据: "the weather is good", "today is good", "good weather is good", "today has good weather" 对这些文本数据进行词频统计: import java.util.Hashtable; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; /**…
本文基于Windows平台Eclipse,以使用MapReduce编程模型统计文本文件中相同单词的个数来详述了整个编程流程及需要注意的地方.不当之处还请留言指出. 前期准备 hadoop集群的搭建 编程环境搭建 1.将官网下载的hadoop安装包解压,并记住下图所示的目录 2.创建java project,右键工程--->build path--->Configure build path 3.进行如下图操作 4.新建MapReduce编程要使用的环境包,如下图操作 5.将下图所示的commo…
CUDA编程模型假设系统是由一个主机和一个设备组成的,而且各自拥有独立的内存. 主机:CPU及其内存(主机内存),主机内存中的变量名以h_为前缀,主机代码按照ANSI C标准进行编写 设备:GPU及其内存(设备内存),设备内存中的变量名以d_为前缀,设备代码使用CUDA C标准进行编写 一个典型的CUDA程序实现流程: 1.把数据从CPU内存拷贝到GPU内存 在CPU上申请内存:float *h_A; h_A=(float*)malloc(nBytes); 在GPU上申请内存:float *d_…
观察者模式可以说是众多设计模式中,最容易理解的设计模式之一了,观察者模式在Spring中也随处可见,面试的时候,面试官可能会问,嘿,你既然读过Spring源码,那你说说Spring中运用的设计模式吧,你可以自信的告诉他,Spring中的ApplicationListener就运用了观察者模式. 让我们一步一步来,首先我们要知道到底什么是观察者模式,用Java是如何实现的,在这里,我将会用三种方式来实现观察者模式. 什么是观察者模式 在现实生活中,观察者模式处处可见,比如 看新闻,只要新闻开始播放…
一. 并行编程 1. 区分串行编程和串行编程 ①. 串行编程:所谓的串行编程就是单线程的作用下,按顺序执行.(典型代表for循环 下面例子从1-100按顺序执行) ②. 并行编程:充分利用多核cpu的优势,同时开启多个线程并行执行.(典型代表Parallel.For循环 下面例子从1-100无序执行)  代码实践: { //1. 串行 (从1-100按顺序执行) ; i < ; i++) { Console.WriteLine(i); } //2. 并行 (从1-100无序执行) Paralle…
一.Akka简介 Akka时spark的底层通信框架,Hadoop的底层通信框架时rpc. 并发的程序编写很难,但是Akka解决了spark的这个问题. Akka构建在JVM平台上,是一种高并发.分布式.并且容错的应用工具包: Akka使用Scala语言编写,同时它提供了Scala和Java的开发接口,Akka可以开发一些高并发的程序. 二.Akka的Acor模型 A卡卡处理并发的方法基于actor模型,在基于actor的系统中,所有事物都是actor(类似于Java的万物皆对象): actor…