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本文转自:https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/23229 第 1 章 为何选择 Flink 人们对某件事的正确理解往往来自基于有效论据的结论.要获得这样的结论,最有效的方法就是沿着事件发生的轨迹进行分析. 许多系统都会产生连续的事件流,如行驶中的汽车发射出 GPS 信号,金融交易,移动通信基站与繁忙的智能手机进行信号交换,网络流量,机器日志,工业传感器和可穿戴设备的测量结果,等等.如果能够高效地分析大规模流数据,我们对上述系统的理解将会更清楚…
flink集群安装部署 standalone集群模式 必须依赖 必须的软件 JAVA_HOME配置 flink安装 配置flink 启动flink 添加Jobmanager/taskmanager 实例到集群 个人真实环境实践安装步骤 必须依赖 必须的软件 flink运行在所有类unix环境中,例如:linux.mac.或者cygwin,并且集群由一个master节点和一个或者多个worker节点.在你开始安装系统之前,确保你有在每个节点上安装以下软件. java 1.8.x或者更高 ssh 如…
摘要: 如同我们去年12月在 Flink Forward China 峰会所约,阿里巴巴内部 Flink 版本 Blink 将于 2019 年 1 月底正式开源.今天,我们终于等到了这一刻. 阿里妹导读:如同我们去年12月在 Flink Forward China 峰会所约,阿里巴巴内部 Flink 版本 Blink 将于 2019 年 1 月底正式开源.今天,我们终于等到了这一刻. 阿里资深技术专家大沙,将为大家详细介绍本次开源的Blink主要功能和优化点,希望与业界同仁共同携手,推动Flin…
1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架.其中 Apache Storm(以下简称"Storm")在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的 可靠性保证测试),有管理平台.常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建.而 Apache Flink(以下简称"Flink")在近期倍受关注,具有高吞吐.低延迟.高可靠和精确计算等 特性,对事件窗口有很好的支持,目…
基于 Apache Flink 和规则引擎的实时风控解决方案 ​ 对一个互联网产品来说,典型的风控场景包括:注册风控.登陆风控.交易风控.活动风控等,而风控的最佳效果是防患于未然,所以事前事中和事后三种实现方案中,又以事前预警和事中控制最好.这要求风控系统一定要有实时性.本文就介绍一种实时风控解决方案.风控是业务场景的产物,风控系统直接服务于业务系统,与之相关的还有惩罚系统和分析系统,各系统关系与角色如下: 业务系统,通常是 APP + 后台 或者 web,是互联网业务的载体,风险从业务系统触发…
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…
文档编写目的 Cloudera Data Flow(CDF) 作为 Cloudera 一个独立的产品单元,围绕着实时数据采集,实时数据处理和实时数据分析有多个不同的功能模块,如下图所示: 图中 4 个功能模块从左到右分别解释如下: Cloudera Edge Management(CEM),主要是指在边缘设备如传感器上部署 MiNiFi 的 agent 后用于采集数据. Cloudera Flow Management(CFM),主要是使用 Apache NiFi 通过界面化拖拽的方式实现数据采…
案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 对一个互联网产品来说,典型的风控场景包括:注册风控.登陆风控.交易风控.活动风控等,而风控的最佳效果是防患于未然,所以事前事中和事后三种实现方案中,又以事前预警和事中控制最好. 这要求风控系统一定要有实时性. 本文就介绍一种实时风控解决方案. 1.总体架构 风控是业务场景的产物,风控系统直接服务于业务系统,与之相关的还有惩罚系统和分析系统,各系统关系与角色如下: 业务系统,通常是APP+后台 或者 web,是互联网业务的载体,风险从业务…
Apache Flink 从 1.9.0 版本开始增加了与 Hive 集成的功能,用户可以通过 Flink 来访问 Hive 的元数据,以及读写 Hive 中的表.本文将主要从项目的设计架构.最新进展.使用说明等方面来介绍这一功能. Flink on Hive 介绍 SQL 是大数据领域中的重要应用场景,为了完善 Flink 的生态,发掘 Flink 在批处理方面的潜力,我们决定增强 FlinkSQL 的功能,从而让用户能够通过 Flink 完成更多的任务. Hive 是大数据领域最早出现的 S…
Apache Kylin™ 是一个开源的.分布式的分析型数据仓库,提供 Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,它能在亚秒内查询巨大的表. Kylin 的核心思想是”预计算“,将数据按照指定的维度和指标,预先计算出所有可能的查询结果,利用空间换时间来加速模式固定的 OLAP 查询. Kylin 的理论基础是 Cube 理论,每一种维度组合称之为 Cuboid,所有 Cuboid 的集合称之为 Cube.如下图,整个立方体称为 1 个 Cub…