引自:https://www.slideshare.net/datamantra/introduction-to-flink-streaming…

根据最新的统计显示,仅在过去的两年中,当今世界上90%的数据都是在新产生的,每天创建2.5万亿字节的数据,并且随着新设备,传感器和技术的出现,数据增长速度可能会进一步加快. 从技术上讲,这意味着我们的大数据处理将变得更加复杂且更具挑战性.而且,许多用例(例如,移动应用广告,欺诈检测,出租车预订,病人监护等)都需要在数据到达时进行实时数据处理,以便做出快速可行的决策.这就是为什么分布式流处理在大数据世界中变得非常流行的原因. 如今,有许多可用的开源流框架.有趣的是,几乎所有它们都是相当新的,仅在最…

Spark Streaming Spark Streaming 介绍 批量计算 流计算 Spark Streaming 入门 Netcat 的使用 项目实例 目标:使用 Spark Streaming 程序和 Socket server 进行交互, 从 Server 处获取实时传输过来的字符串, 拆开单词并统计单词数量, 最后打印出来每一个小批次的单词数量 步骤: package cn.itcast.streaming import org.apache.spark.SparkConf impo…

使用flink-1.9.0进行的测试,在不同的并行度下,Flink对事件时间的处理逻辑不同.包括1.1在并行度为1的本地模式分析和1.2在多并行度的本地模式分析两部分.通过理论结合源码进行验证,得到具有说服力的结论. 一.使用并行度为1的本地模式测试 1.1.Flink时间时间窗口代码,使用SocketSource: package com.mengyao.flink.stream.window; import java.text.SimpleDateFormat; import java.ut…

综述: 在Flink中DataStream程序是在数据流上实现了转换的常规程序. 1.示范程序 import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streamin…

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案…

简介 Spark Streaming Spark Streaming是spark最初的流处理框架,使用了微批的形式来进行流处理. 提供了基于RDDs的Dstream API,每个时间间隔内的数据为一个RDD,源源不断对RDD进行处理来实现流计算 Structured Streaming Spark 2.X出来的流框架,采用了无界表的概念,流数据相当于往一个表上不断追加行. 基于Spark SQL引擎实现,可以使用大多数Spark SQL的function 区别 1. 流模型 Spark Stre…

Streaming Window: 上图意思:每隔2秒统计前3秒的数据 slideDuration: 2 windowDuration: 3 例子: import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream import org.apache.spark.str…

Streaming和Kafka Direct: Spark version: 2.2.0 Scala version: 2.11 Kafka version: 0.11.0.0 Note: 最新版本感觉接口变化很大,参数都调整了,今天就先写个Streaming word count的例子吧,以后再慢慢深入学习. build.sbt: name := "SparkProjects" version := "0.1" scalaVersion := "2.11…

参考来源: https://www.jianshu.com/p/6ed0ef5e2b74 https://blog.csdn.net/Fenggms/article/details/102855159 最近一直在看Flink,现在了解一下Flink的状态管理中的几种状态吧. 一.键State和操作State(Keyed State and Opetator State)Flink中有两种基本的状态:键状态(Keyed State)和操作状态(Operator State). 键状态(Keyed…