1.reduce操作,在分组的dataset上使用,也可以在不分组的dataset上使用 应用于分组DataSet的Reduce转换使用用户定义的reduce函数将每个组减少为单个元素.对于每组输入元素,reduce函数连续地将元素对组合成一个元素,直到每个组只剩下一个元素. 注意,对于ReduceFunction,返回对象的key字段应与输入值匹配.这是因为reduce是可隐式组合(combine)的,并且从combine运算符发出的对象在传递给reduce运算符时再次按key分组. 1.1…

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U…

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…

使用Flink HA功能维护JobManager中组件的生命周期,可以有效的避免因为JobManager 进程失败导致任务无法恢复的情况. 接下来分享下 Flink HA功能的实现 大纲 基于Zookeeper+Hadoop HA功能的实现 HA功能的接口概述 基于Zookeeper实现的HA接口 手工课: 添加个新的组件并使用HA功能维护生命周期 1.基于Zookeeper+Hadoop HA功能的实现 Zookeeper: Zookeeper的结构: /leaderlatch : leade…

1.背景介绍 随着实时计算技术在之家内部的逐步推广,Flink 任务数及计算量都在持续增长,集群规模的也在逐步增大,本着降本提效的理念,我们研发了 Flink 任务伸缩容功能: 提供自动伸缩容功能,可自动调节 Flink 任务占用的资源,让计算资源分配趋于合理化.一方面避免用户为任务配置过多资源,造成资源浪费:另一方面,降低用户在调节资源方面的运维成本. 提供手动伸缩容功能,降低调节资源过程对业务的影响.伸缩容操作本质是先申请资源,待资源准备就绪后,才执行 Recover 操作,和重启任务相比,…

[源码解析] GroupReduce,GroupCombine和Flink SQL group by 目录 [源码解析] GroupReduce,GroupCombine和Flink SQL group by 0x00 摘要 0x01 缘由 0x02 概念 2.1 GroupReduce 2.2 GroupCombine 2.3 例子 0x03 代码 0x04 Flink SQL内部翻译 0x05 JobGraph 0x06 Runtime 6.1 ChainedFlatMapDriver 6.…

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. 继续侃Flink编程基本套路 1.1 DataSet and DataStream DataSet and DataStream表示Flink app中的分布式数据集.它们包含重复的.不可变数据集.DataSet有界数据集,用在Flink批处理.DataStream可以是无界,用在Flink流处理.它们…

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类: 1.Event Time:Event 真正产生的时间,我们称之为Event Time. 2.Ingestion Time:Event 事件被Source拿到,进入Flink处理引擎的时间,我们称之为Ingestion Time. 3.Window…

1. 流与批处理的区别 流处理系统 流处理系统,其节点间数据传输的标准模型是:当一条数据被处理完成后,序列化到缓存中,然后立刻通过网络传输到下一个节点,由下一个节点继续处理. 批处理系统 批处理系统,其节点间数据传输的标准模型是:当一条数据被处理完成后,序列化到缓存中,并不会立刻通过网络传输到下一个节点,当缓存写满,就持久化到本地硬盘上,当所有数据都被处理完成后,才开始将处理后的数据通过网络传输到下一个节点. flink的流处理和批处理 Flink的执行引擎采用了一种十分灵活的方式,同时支持了这…

Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序.集合最初是从源创建的.通过接收器(slink)返回结果,接收器可以将数据写到某个文件或stdout.Flink可以在各种环境(context)中运行,本地JVM或集群. 1.数据集和数据流 Flink用特殊的类DataSet and DataStream来表示程序中的数据.可以认为他们是可以包含重复数据的不可变数据集合.在DataSet中数据是有限的,而在DataStream中数据是无限的. 这些集合不同于java里的集合,他们是不可变的,一旦被创造…