本文是字节跳动数据平台开发套件团队在1月9日Flink Forward Asia 2021: Flink Forward 峰会上的演讲分享,将着重分享Flink在字节跳动数据流的实践. 字节跳动数据流的业务背景 数据流处理的主要是埋点日志.埋点,也叫Event Tracking,是数据和业务之间的桥梁,是数据分析.推荐.运营的基石. 用户在使用App.小程序.Web等各种线上应用时产生的行为,主要通过埋点的形式进行采集上报,按不同的来源分为客户端埋点.Web端埋点.服务端埋点. 不同来源的埋点都

示例实现beam用java编程,监听kafka的testmsg主题,然后将收取到的单词,按5秒做一次统计.结果输出到outputmessage 的kafka主题,同时同步到elasticSearch. kafka需要运行 启动:cd /root/kafuka/kafka_2.12-0.11.0.0 nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties & nohup bin/kafka-server-start.sh co

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

摘自Flink官网https://flink.apache.org/ 最近看到公司有Flink平台,正好做过storm和spark streaming上的业务,借着这个机会把flink也学了.正好比较下他们之间的优缺点. 一.流式处理平台 1.Storm Topology为处理拓扑图 组成: (1)Spout. 数据分发中心. (2)Bolt. 数据处理中心 数据单元为Tuple.在Bolt处理完的数据可以发射给下一个Bolt.此时接收到的为Tuple. 缺点: (1)消息传输保证为At lea

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

摘要  :随着社会消费模式以及经济形态的发展变化,将催生新的商业模式.腾讯新闻作为一款集游戏.教育.电商等一体的新闻资讯平台.服务亿万用户,业务应用多.数据量大.加之业务增长.场景更加复杂,业务对实时计算高可靠.可监控.低延时.数据可回溯的要求也越来越迫切.比如新闻广告投放.停单.在线推荐.电商搜索中,更快的响应用户需求.精准计费停单,意味着着更好的用户体验和更多的收入. 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台.PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想.该方案

文本首发bIlibili,cnblogs为作者补发,如在其他平台看见本文,均为经允许的盗窃 易语言作为款主打 中文 易用 编程的开发软件.但是很多人都在批评易语言的效率. 我们今天通过 质数和计算 来看看易语言的效率到底与C++差了多少. 话不多说,这是今天的测试平台 C++部分 开发环境VC++ 2019 Release x86 代码优化为 /O2 C++代码(原本V2IDX是内联的,但是易语言不支持,为了达到一样的效果,我取消了) 其余微小差异均已忽略 代码源自知乎大神@wjhbb 原帖 #

笔者是汽车之家实时计算平台的一名小伙伴.负责flink平台,数据湖及kafka平台的设计与开发.平时擅长做平台设计,定位及解决各种疑难杂症.第二篇文章,讲的点依旧很小,但是这次图多!!! 在这里感谢支持上篇文章的小伙伴了 前言 这篇文章是之前解决一个Flink任务在线上发生fullgc 当时的想法就是fullgc发生在: 堆内存: 通过堆内存监控和dump堆内存这两种方式 都发现堆占用不大 ,排除 metaspace: gc日志里并没有堆metaspace日志且metaspace占用很小 ,排除

我是3y,一年CRUD经验用十年的markdown程序员‍常年被誉为职业八股文选手 最近如果拉过austin项目代码的同学,可能就会发现多了一个austin-stream模块.其实并不会意外,因为这一切都在计划当中进行. 这个模块主要是接入流式处理平台(flink),用于实时计算清洗数据给到业务以及系统维护者更方便去使用消息推送平台austin. 这篇文章主要来聊聊接入的背景以及我浅薄的经验吧 01.为什么流式处理平台 我在老东家有过处理数据相关的经验,也看到过站内广告「效果数据」的发展历程.

理想汽车在 Hadoop 时代的技术架构 首先简单回顾下大数据技术的发展,基于我个人的理解,将大数据的发展分了4个时期: 第一个时期: 2006 年到 2008 年.2008 年左右,Hadoop 成为了 Apache 顶级项目,并正式发布了 1.0 版本,它的基础主要是基于谷歌的三驾马车,GFS.MapReduce.BigTable 去定义的. 第二个时期: 2009 年到 2013 年阶段.雅虎.阿里.Facebook 等企业对大数据的应用越来越多.2013 年底 Hadoop 正式发布 2

Apache Flink是一个分布式流式和批量数据处理的开源平台. Flink的核心是一个流式数据流动引擎,它为数据流上面的分布式计算提供数据分发.通讯.容错.Flink包括几个使用 Flink引擎创建应用程序的编程接口: 1. DataStream API  集成在Java和Scala中中的流数据格式: 2.DataSet API 集成在JAVA.Scala.Python中的静态数据: 3. Table API 在JAVA.Scala中使用的类SQL的表达式: Flink 也包含为特定用户场景

https://www.cnblogs.com/1ssqq1lxr/p/10417005.html 由于公司业务需求,需要搭建一套实时处理数据平台,基于多方面调研选择了Flink. 初始化Swarm环境(也可以选择k8s) 部署zookeeper集群 基于docker-compose ,使用 docker stack 部署在容器中,由于zookeeper存在数据持久化存储,这块后面可以考虑共享存储方案. services: zoo1: image: zookeeper restart: alwa

摘要:如何基于 Flink 搭建大规模准实时数据分析平台?在 Flink Forward Asia 2019 上,来自 Lyft 公司实时数据平台的徐赢博士和计算数据平台的高立博士分享了 Lyft 基于 Apache Flink 的大规模准实时数据分析平台. 查看FFA大会视频. 本次分享主要分为四个方面: Lyft 的流数据与场景 准实时数据分析平台和架构 平台性能及容错深入分析 总结与未来展望 重要:文末「阅读原文」可查看 Flink Forward Asia 大会视频. 一.Lyft 的流

11月28日,Flink Forward Asia 2019 在北京国家会议中心召开,阿里在会上发布Flink 1.10版本功能前瞻,同时宣布基于Flink的机器学习算法平台Alink正式开源,这也是全球首个批流一体的算法平台,旨在降低算法开发门槛,帮助开发者掌握机器学习的生命全周期.在去年的Flink Forward China峰会上,阿里宣布将开源Flink的内部分支Blink,把阿里内部对Flink的优化工作全部开放给开源社区,在业内引发热烈讨论,其中有期待也有怀疑.一年后的今天,阿里是否

本文由趣头条实时平台负责人席建刚分享趣头条实时平台的建设,整理者叶里君.文章将从平台的架构.Flink 现状,Flink 应用以及未来计划四部分分享. 一．平台架构 1.Flink 应用时间线 首先是平台的架构,2018 年 3 月之前基本都是基于 Storm 和 Spark Streaming 来做的.目前,基本已经把 Spark Streaming 和 Storm 淘汰了,主要都是 Flink SQL 来做的.起初还比较传统,一般是接需求然后开发类似于 Flink SQL 的任务,基本是手工

一.理想与现实 Apache Flink 是一个分布式流批一体化的开源平台.Flink 的核心是一个提供数据分发.通信以及自动容错的流计算引擎.Flink 在流计算之上构建批处理,并且原生的支持迭代计算,内存管理以及程序优化. 实时计算(Alibaba Cloud Realtime Compute,Powered by Ververica)是阿里云提供的基于 Apache Flink 构建的企业级大数据计算平台.在 PB 级别的数据集上可以支持亚秒级别的处理延时,赋能用户标准实时数据处理流程和行

Plink是一个基于Flink的流处理平台,旨在基于 [Apache Flink]封装构建上层平台. 提供常见的作业管理功能.如作业的创建,删除,编辑,更新,保存,启动,停止,重启,管理,多作业模板配置等. Flink SQL 编辑提交功能.如 SQL 的在线开发,智能提示,格式化,语法校验,保存,采样,运行,测试,集成 Kafka 等. 由于项目刚刚启动,未来还有很长的路要走,让我们拭目以待. 在 Windows 上部署 Plink Plink 进行独立单机部署,可以在 Windows 上进行

Big Whale(巨鲸),为美柚大数据研发的大数据任务调度平台,提供Spark.Flink等离线任务的调度(支持任务间的依赖调度)以及实时任务的监控,并具有批次积压告警.任务异常重启.重复应用监测.大内存应用监测等功能. 服务基于Spring Boot 2.0开发,部署方便,功能强大,打包后即可运行.项目地址:https://github.com/MeetYouDevs/big-whale

大家好,我是独孤风.今天为大家推荐的是一个完全开源的项目StreamX.该项目的发起者Ben也是我的好朋友. ****什么是StreamX,StreamX 是Flink & Spark极速开发脚手架,流批一体一站式大数据平台. 自2021年3月开源以来,贡献者已累计发展到10多位. 随着Flink&Spark生态的不断完善,越来越多的企业选择这两款组件,或者其中之一作为离线&实时的大数据开发工具,但是在使用他们进行大数据的开发中我们会遇到一些问题,比如: 任务运行监控怎么处理? 使

浅谈一下流式处理平台(Flink) 大数据框架听过很多,比如 Hadoop,HDFS...不过自己的项目都没有上过 为什么突然提到 Flink,因为最近一个项目需要用到,所以学习最好的方式就是项目驱动 以前总觉得自己要学会了某样东西再去做,等学会了,也许又用不上,久而久之,又忘了 下面我结合项目,浅谈一下 Flink 01.Flink 入门 百度一下:Flink 是什么? 上面的介绍我们每个字都看得懂,但连在一起就看不懂了. 不管怎么样,至少我们知道了:Flink 是一个分布式的计算处理引擎.

January 25, 2019Use Cases, Apache Flink The Big Data Team at Tencent     In recent years, the increasing need for timeliness, together with advances in software and hardware technologies, drive the emergence of real-time stream processing. Real-time