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…

一.flink介绍  Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可对有界数据流和无界数据流进行有状态计算. 可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. 1.1.有界数据流和无界数据流 1.无界流有一个开始但没有定义的结束.它们不会在生成时终止并提供数据.必须持续处理无界流,即必须在摄 取事件后立即处理事件.无法等待所有输入数据到达,因为输入是无界的,并且在任何时间点都不会完成.处理无界数据通常要求以特定顺序(例如事件发生的顺序)摄取事件.  2.有界流具有定义的开始和结束…

Flink介绍-<Fink原理.实战与性能优化>读书笔记 1.1 Apache Flink是什么? 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题.随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准.但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处…

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2Njg5Nzk0NQ==&mid=2247483660&idx=1&sn=ecf01cfc8fd0b4f0630e9b23b92f4e82 本文简单介绍一下Flink,部分内容来源于网络,想深入了解Flink的读者可以参照官方文档深入学习Apache Flink. 流计算 在介绍Flink之前首先说一下流计算的概念,流计算是针对流式数据的实时计算. 流式数据是指将数据看作数据流的形式来处理,数据流是…

Apache Flink是什么? ​ 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题.随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准.但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性.相对于传统的数据处理模式,流式数据处理有着更高的处理…

1,简介 Flink是Apache基金会旗下的一个开源大数据处理框架.Flink很牛逼,好多牛逼的公司都在用. 2,特征 *高吞吐和低延迟.每秒处理百万个时间,毫秒级延迟.有点既要老婆好,又要彩礼少的意思. *结果准确性.这个好像不用说,结果不准确还要拿来做什么.不过为了保证结果的准确性,实际处理还是有那么一丢丢复杂. *精确一次的状态一致性保证 *可以连接到最常用的存储系统.比如Kafka,Es,Hdfs,Jdbc等等. *高可用 总之一句话:多快好省.基本实现了既要老婆好,又要彩礼少的完美梦…

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 再上一篇文章中 <从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 讲解了 Flink Data Source ,那么这里就来讲讲 Flink Data Sink 吧. 首先 Sink 的意思是: 大概可以猜到了吧!Data sink 有点把数据存储下来(落库)的意思. 如上图,Source 就是数据的来源,中间的 Compute 其实就是 Flink 干的事情,可以做一系列的操作,操作完后就把计算后的数据结果 Sink 到某个地方.(可以是 MySQL.ElasticSear…

前言 Data Sources 是什么呢?就字面意思其实就可以知道:数据来源. Flink 做为一款流式计算框架,它可用来做批处理,即处理静态的数据集.历史的数据集:也可以用来做流处理,即实时的处理些实时数据流,实时的产生数据流结果,只要数据源源不断的过来,Flink 就能够一直计算下去,这个 Data Sources 就是数据的来源地. Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 来为你的程序添加数据来源.…

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…