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Flink基础概念 本文描述Flink的基础概念,翻译自https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/concepts/concepts.html 一.程序(Progrram)和数据流(Dataflows) Flink程序的构建基础为Streams和Transformations.其中Streams为中间结果,而Transformations是将一到多个Streams作为输入,计算产生一到多个Streams作为输出的操作(…
​ 往期推荐: Flink基础:入门介绍 Flink基础:DataStream API Flink深入浅出:资源管理 Flink深入浅出:部署模式 Flink深入浅出:内存模型 Flink深入浅出:JDBC Source从理论到实战 Flink深入浅出:Sql Gateway源码分析 Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析 Flink的经典使用场景是ETL,即Extract抽取.Transform转换.Load加载,可以从一个或多个数据源读取数据,经过处理转换后,存储到另一个地…
​ 往期推荐: Flink基础:入门介绍 Flink基础:DataStream API Flink基础:实时处理管道与ETL Flink深入浅出:资源管理 Flink深入浅出:部署模式 Flink深入浅出:内存模型 Flink深入浅出:JDBC Source从理论到实战 Flink深入浅出:Sql Gateway源码分析 Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析 本篇终于到了Flink的核心内容:时间与水印.最初接触这个概念是在Spark Structured Streaming…
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面试--核心概念和基础考察 1.简单介绍一下 Flink 2.Flink 相比传统的 Spark Streaming 有什么区别? 3.Flink 的组件栈有哪些?         面试知识带你,分为以下几个部分:   第一部分:Flink 中的核心概念和基础篇,包含了 Flink 的整体介绍.核心概念.算子等考察点.   第二部分:Flink 进阶篇,包含了 Flink 中的数据传输.容错机制.序列化.数据热点.反压等实际生产环境中遇到的问题等考察点.   第三部分:Flink 源码…
flink word count  程序 1. 数据集模式 pom.xml 文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=&q…
数据架构设计领域发生了重大的变化,基于流的处理是变化的核心. 分布式文件系统用来存储不经常更新的数据,他们也是大规模批量计算所以来的数据存储方式. 批处理架构(lambda架构)实现计数的方式:持续摄取数据的管道(flume)每小时创建一个文件,由调度程序安排批处理作业分析最近生成的文件,然后输出计数结果. 该架构缺点:1.组件多,设计管道.调度.作业程序,学习成本.管理成本大 2.修改分析时间周期不方便,涉及工作流调度逻辑 3.实现计数预警功能需要引入流处理系统,流处理做近似计算,批处理做准确…
简述 WordCount(单词计数)作为大数据体系的标准示例,一直是入门的经典案例,下面用java和scala实现Flink的WordCount代码: 采用IDEA + Maven + Flink 环境:文末附 pom 文件和相关技术点总结: Java批处理版本 import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apa…
  一.抽象层次 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序. 最低级抽象只提供有状态流.它 通过Process Function嵌入到DataStream API中.它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件,并使用一致的容错状态.此外,用户可以注册事件时间和处理时间回调,允许程序实现复 杂的计算. 实际上,大多数应用程序不需要上述低级抽象,而是针对Core API编程, 如DataStream API(有界/无界流)和DataSet API (有界数据集).这些流畅的API提供了用于…
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…
本文翻译自Contributing Code ----------------------------------------- Apache Flink是由自愿的代码贡献者维护.优化及扩展的.Apache Flink社区鼓励任何人贡献源代码.为了使得代码贡献者及复查者之便利,以及保存高质量的代码基础,我们遵循着一个贡献代码的过程,该过程将在本文档中详细描述. 本文包括有关向Flink贡献代码所需知晓的所有事宜,描述了从前期准备,测试以及代码提交的过程,同时解释了代码编写的准则以及Flink基础…
1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink的核心是转化为流进行计算.Flink三个核心:Source,Transformation,Sink.其中Source即为Flink计算的数据源,Transformation即为进行分布式流式计算的算子,也是计算的核心,Sink即为计算后的数据输出端.Flink Source原生支持包括Kafka,ES,RabbitMQ等一些通用的消息队列组件或基于文本的高性能非关系型数据库.而…
本文是博主阅读Flink官方文档以及<Flink基础教程>后结合自己理解所写,若有表达有误的地方欢迎大伙留言指出. 1.  前言 流式计算分为有状态和无状态两种情况,所谓状态就是计算过程中的中间值.对于无状态计算,会独立观察每个独立事件,并根据最后一个事件输出结果.什么意思?大白话举例:对于一个流式系统,接受到一系列的数字,当数字大于N则输出,这时候在此之前的数字的值.和等情况,压根不关心,只和最后这个大于N的数字相关,这就是无状态计算.什么是有状态计算了?想求过去一分钟内所有数字的和或者平均…
原创文章,谢绝任何形式转载,否则追究法律责任! ​流的世界,有点乱,群雄逐鹿,流实在太多,看完这个马上又冒出一个,也不知哪个才是真正的牛,据说Flink是位重量级选手,能流计算,还能批处理, 和其他伙伴关系也融洽的很,与HDFS/File/SQL/MQ往来都不在话下,今天我们就来实战一把. 环境:Idea2019.03/Gradle6.0.1/JDK11.0.4/Lambda/RHEL8.0/VMWare15.5/Springboot2.2.1.RELEASE/Mysql8.0.11/Kafka…
[源码分析] 从FlatMap用法到Flink的内部实现 0x00 摘要 本文将从FlatMap概念和如何使用开始入手,深入到Flink是如何实现FlatMap.希望能让大家对这个概念有更深入的理解. 0x01 Map vs FlatMap 首先我们先从概念入手. 自从响应式编程慢慢壮大以来,这两个单词现在越来越被大家熟悉了.前端能见到它们的身影,后台也能见到:安卓里面有,iOS也有.很多兄弟刚遇到它们时候是懵圈的,搞不清楚之间的区别.下面我就给大家简单讲解下. map 它把数组流中的每一个值,…
本文摘自书籍<Flink基础教程> 一.一致性的三种级别 当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题.一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法,即在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比.在流处理中,一致性分为 3 个级别. at-most-once:数据最多被处理一次.这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后,计数结果可能丢失. at-least-once:数据最少被处理一次.这表示计数结果可能大于正确值,但绝不会小于正确值.也就是说,计数程序在…
日前,由又拍云举办的大数据与 AI 技术实践|Open Talk 杭州站沙龙在杭州西溪科创园顺利举办.本次活动邀请了有赞.个推.方得智能.又拍云等公司核心技术开发者,现场分享各自领域的大数据技术经验和心得.以下内容整理自又拍云资深开发工程师张召现场分享: 张召,资深开发工程师,目前负责又拍云 CDN 的刷新预热.日志处理和运维平台开发.熟悉 OpenResty,在 Web 开发领域经验颇丰,目前热衷研究大数据处理相关技术. 大家好,我是来自又拍云的张召,今天主要分享又拍云多数据源日志处理选型 F…
Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言. 自 2015 年开始,阿里巴巴开始调研开源流计算引擎,最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎,针对 Flink 存在的不足进行优化和改进,并且在 2019 年初将最终代码开源,也就是我们熟知的 Blink.Blink 在原来的 Flink 基础上最显著的一个贡献就是 Flink SQL 的实现. Flink SQL 是面向用户的 API 层,在我们传统的流式计…
本文会简述大数据分析场景需要解决的技术挑战,讨论目前主流大数据架构模式及其发展.最后我们将介绍如何结合云上存储.计算组件,实现更优的通用大数据架构模式,以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景. 大数据处理的挑战 现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统,例如金融行业需要使用大数据系统结合VaR(value at risk)或者机器学习方案进行信贷风控,零售.餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策,各种IOT场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据,各大科技公司需要建立大数据分析中台等等…
Flink 1.7 官方:https://flink.apache.org/ 一 简介 Apache Flink is an open source platform for distributed stream and batch data processing. Flink’s core is a streaming dataflow engine that provides data distribution, communication, and fault tolerance for…
概述 在分布式实时计算领域,怎样让框架/引擎足够高效地在内存中存取.处理海量数据是一个非常棘手的问题.在应对这一问题上Flink无疑是做得非常杰出的,Flink的自主内存管理设计或许比它自身的知名度更高一些.正好近期在研读Flink的源代码.所以开两篇文章来谈谈Flink的内存管理设计. Flink的内存管理的亮点体如今作为以Java为主的(部分功能用Scala实现.也是一种遵循JVM规范并依赖JVM解释执行的函数式编程语言)的程序却自主实现内存的管理而不全然依赖于JVM的内存管理机制.它的优势…
这是一份很好的 Apache Flink 零基础入门教程. Apache Flink 零基础入门(一&二):基础概念解析 Apache Flink 零基础入门(三):开发环境搭建和应用的配置.部署及运行 Apache Flink 零基础入门(四):DataStream API 编程 Apache Flink 零基础入门(五):客户端操作 Apache Flink 零基础入门(六):Flink Time & Window 解析 Apache Flink 零基础入门(七):状态管理及容错机制…
Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Apache Flink是一个分布式.有状态的流计算引擎. 下面将正式开启Flink系列的学习笔记与总结.(https://flink.apache.org/).此篇是准备篇,主要介绍流处理相关的基础概念.别小看这些理论,对后续的学习与理解很…
Flink系列博客,基于Flink1.6,打算分为三部分:原理.源码.实例以及API使用分析,后期等系列博客完成后再弄一个目录. 该系列博客是我自己学习过程中的一些理解,若有不正确.不准确的地方欢迎大伙留言分享.文中引用均已标注,若有侵权,请联系我,立马删除! 1.前言 在讲Flink基本结构之前,我们的先知道Flink是什么?中文官网上的解释是:Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算[1].关于无边界和有边界数据流的定义可以参考官网上…
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程. 流计算 Oceanus 提供了便捷的控制台环境,方便用户编写 SQL 分析语句.ETL 作业或者上传运行自定义 JAR 包,支持作业运维管理. 本文将…
目录 一.介绍 Spark | Flink 二.快速入门:WC案例 pom依赖 批处理 流处理 有界流 无界流(重要) 三.Yarn模式部署 安装 打包测试,命令行(无界流) Flink on Yarn Per-Job-Cluster Session-Cluster HA高可用 五.Linux本地模式 1.安装 2.启动 3.案例 4.关闭 一.介绍 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算. Spark | Flink spark 处理方式:批处…
Where did we come from? With the 0.9.0-milestone1 release, Apache Flink added an API to process relational data with SQL-like expressions called the Table API. The central concept of this API is a Table, a structured data set or stream on which relat…
1.概述 在如今数据爆炸的时代,企业的数据量与日俱增,大数据产品层出不穷.今天给大家分享一款产品—— Apache Flink,目前,已是 Apache 顶级项目之一.那么,接下来,笔者为大家介绍Flink 的相关内容. 2.内容 2.1 What's Flink Apache Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种…
先看例子, final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<Tuple2<Long, Long>> stream = env.addSource(...); stream .keyBy(0) .timeWindow(Time.of(2500, MILLISECONDS), Time.of(500, MILLISECONDS)…
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