转发请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7610412.html 一 概念 watermark是flink为了处理eventTime窗口计算提出的一种机制,本质上也是一种时间戳,由flink souce或者自定义的watermark生成器按照需求定期或者按条件生成一种系统event,与普通数据流event一样流转到对应的下游operations,接收到watermark数据的operator以此不断调整自己管理的window event…

[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程 0x00 摘要 本文将通过源码分析,带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程,顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握. 0x01 总述 从静态角度讲,watermarks是实现流式计算的核心概念:从动态角度说,watermarks贯穿整个流处理程序.所以为了讲解watermarks的传播,需要对flink的很多模块/概念进行了解,涉及几乎各个阶段.我首先会讲解相关概念,然后会根据一个实例代码从以下几部分来…

前言 目前有许多数据分析的场景从批处理到流处理的演变, 虽然可以将批处理作为流处理的特殊情况来处理,但是分析无穷集的流数据通常需要思维方式的转变并且具有其自己的术语(例如,"windowing(窗口化)"."at-least-once(至少一次)"."exactly-once(只有一次)" ). 对于刚刚接触流处理的人来说,这种转变和新术语可能会非常混乱. Apache Flink 是一个为生产环境而生的流处理器,具有易于使用的 API,可以用于…

前言 Flink 是一种流式计算框架,为什么我会接触到 Flink 呢?因为我目前在负责的是监控平台的告警部分,负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞,然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据,并将读取到的监控数据做一些 聚合/转换/计算 等操作,然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较,然后做出相应的告警措施(钉钉群.邮件.短信.电话等).画了个简单的图如下: 目前告警这块的架构是这样的结构,刚进公司那会的时候,架构是所有的监控数据直接存在 ElasticS…

Windows是Flink流计算的核心,本文将概括的介绍几种窗口的概念,重点只放在窗口的应用上. 本实验的数据采用自拟电影评分数据(userId, movieId, rating, timestamp),userId和movieId范围分别为1-100和1-200的随机数,rating范围为[0:0.5:5.0]一共10个档位,timestamp为10000-20000之间的随机数,且数据顺序采用timestamp的升序排列.(2.1-2.6节的数据是乱序) 一.窗口(window)的类型 对于…

参考,Flink - Generating Timestamps / Watermarks watermark,只有在有window的情况下才用到,所以在window operator前加上assignTimestampsAndWatermarks即可 不一定需要从source发出 1. 首先,source可以发出watermark 我们就看看kafka source的实现 protected AbstractFetcher( SourceContext<T> sourceContext, L…

前言 flink作为基于流的大数据计算引擎,可以说在大数据领域的红人,下面对flink-1.7的架构进行逻辑上的分析并和spark做了一些关键点的对比. 架构 如图1,flink架构分为3个部分,client,JobManager(简称jm)和TaskManager(简称tm).client负责提交用户的应用拓扑到jm,注意这和spark的driver用法不同,flink的client只是单纯的将用户提交的拓扑进行优化,然后提交到jm,不涉及任何的执行操作.jm负责task的调度,协调check…

1.基本组件栈 了解Spark的朋友会发现Flink的架构和Spark是非常类似的,在整个软件架构体系中,同样遵循着分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口. Flink分为架构分为三层,由上往下依次是API&Libraries层.Runtime核心层以及物理部署层 ​ API&Libraries层 作为分布式数据处理框架,Flink同时提供了支撑计算和批计算的接口,同时在此基础上抽象出不同的应用类型的组件库,如基于流处理的CEP(复…

原文:https://blog.csdn.net/hxcaifly/article/details/84673292 https://blog.csdn.net/zero__007/article/details/88201498 https://www.jianshu.com/p/8e74c7cdd463 https://blog.csdn.net/u013014724/article/details/84800255 第一部分:Flink的Checkpoint 1. Flink Checkp…

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…