1.背景 日志系统接入的日志种类多.格式复杂多样,主流的有以下几种日志: filebeat采集到的文本日志,格式多样 winbeat采集到的操作系统日志 设备上报到logstash的syslog日志 接入到kafka的业务日志 以上通过各种渠道接入的日志,存在2个主要的问题: 格式不统一.不规范.标准化不够 如何从各类日志中提取出用户关心的指标,挖掘更多的业务价值 为了解决上面2个问题,我们基于flink和drools规则引擎做了实时的日志处理服务. 2.系统架构 架构比较简单,架构图如下: 各

目录 1. 创建Drools环境(引入Drools相关依赖包.现在都流行spring boot,故最简单有效的依赖才是最好的,kie-spring内部自行依赖了drools相关核心的依赖包) 2. 了解Drools语法及其含义(LHS.RHS.Fact) 3. 几种实现运行Drools规则引擎方法 4. Drl规则内容几种写法测试代码 5. 规则引擎引发的举一反三,自己实现一个规则引擎 Drools规则引擎,网上大把相关的文章介绍,但我感觉不够直白,理解有些困难,且知识点没有集中比较分散.有些还

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程. 流计算 Oceanus 提供了便捷的控制台环境,方便用户编写 SQL 分析语句.ETL 作业或者上传运行自定义 JAR 包,支持作业运维管理. 本文将

​作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程.本文将为您详细介绍如何使用 MySQL 接入数据,经过流计算 Oceanus 对数据进行处理分析(示例中采用小写转换函数对name字段进行了小写转换)

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程.本文将向您详细介绍如何获取 PostgreSQL 表数据,并使用字符串函数进行转换,最后将数据输出到 ClickHouse 中. 操作视频 前置准备 创

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程. 本示例使用流计算 Oceanus 平台的 ETL 功能,将 PostgreSQL 数据取出,经过时间转换函数处理后存入 PostgreSQL 中.用户

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程.本文将为您详细介绍如何实时获取 CKafka 中的 JSON 格式数据,经过数据抽取.平铺转换后存入 MySQL 中. 操作视频 前置准备 创建流计算

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程. 本文将为您详细介绍如何使用 Windowing TVF 配合聚合函数,实时调整乱序数据,经过聚合分析后存入 MySQL 中. 操作视频 前置准备 创建

摘要:本文所介绍 Nebula Graph 连接器 Nebula Flink Connector,采用类似 Flink 提供的 Flink Connector 形式,支持 Flink 读写分布式图数据库 Nebula Graph. 文章首发 Nebula Graph 官网博客:https://nebula-graph.com.cn/posts/nebula-flink-connector/ 在关系网络分析.关系建模.实时推荐等场景中应用图数据库作为后台数据支撑已相对普及,且部分应用场景对图数据的

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 Flink 1.9 讲解的专栏,涉及入门.概念.原理.实战.性能调优.系统案例的讲解. 专栏介绍 扫码下面专栏二维码可以订阅该专栏 首发地址:http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/ 专栏地址:https://gitbook.cn/gitchat/column/5dad4a20669f843a1a37cb4f 专栏亮点 全网首个使用最新版本 Flink 1.9 进行内容讲解(该版本更新很大,架构功能都有更新),领跑于目

两年Flink迁移之路:从standalone到on yarn,处理能力提升五倍 https://segmentfault.com/a/1190000020209179 flink 1.7k 次阅读  ·  读完需要 41 分钟 6 一.背景与痛点 在2017年上半年以前,TalkingData的App Analytics和Game Analytics两个产品,流式框架使用的是自研的td-etl-framework.该框架降低了开发流式任务的复杂度,对于不同的任务只需要实现一个changer链即

11 月 28 - 30 日,北京迎来了入冬以来的第一场雪,2019 Flink Forward Asia(FFA)也在初雪的召唤下顺利拉开帷幕.尽管天气寒冷,FFA 实际到会人次超过 2000,同比去年增加近 100%. Flink Forward 是由 Apache 官方授权举办的会议,每年在欧洲.北美洲.亚洲各举办一场.通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到业界围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者的盛会.去年 12 月 F

一.背景与痛点 在 2017 年上半年以前,TalkingData 的 App Analytics 和 Game Analytics 两个产品,流式框架使用的是自研的 td-etl-framework.该框架降低了开发流式任务的复杂度,对于不同的任务只需要实现一个 changer 链即可,并且支持水平扩展,性能尚可,曾经可以满足业务需求. 但是到了 2016 年底和 2017 年上半年,发现这个框架存在以下重要局限: 性能隐患:App Analytics-etl-adaptor 和 Game A

监控的选型 我们的DCOS 主要是面向2种业务形态:互联网应用,NFV组件和相关的数据库.2种不同的业务虽然说都是跑在容器内部,但是其实需要监控的信息和指标都是各不相同.因此在选择监控方案的时候我们更多的考虑了多样性和可定制化方案,同时最重要的是反应速度和自动化的因素 我们的方案需要有告警和自动的弹性伸缩功能来保证业务的可靠性和健壮性. 去年有幸听取了Brian Christner对于容器监控的讲解,所以对他当时提出的cAdvisor+Prometheus+InfluxDB+Grafana 的方

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题.飞马网于3月13日晚,邀请到大数据技术高级架构师-旷东林,在线上直播中,旷老师向我们分享了Flink在诸多方面的创新以及它本

Flink作为流批统一的计算框架,在1.10中完成了大量batch相关的增强与改进.1.10可以说是第一个成熟的生产可用的Flink Batch SQL版本,它一扫之前Dataset的羸弱,从功能和性能上都有大幅改进,以下我从架构.外部系统集成.实践三个方面进行阐述. 架构 Stack 首先来看下stack,在新的Blink planner中,batch也是架设在Transformation上的,这就意味着我们和Dataset完全没有关系了: 我们可以尽可能的和streaming复用组件,复用代

人工智能是未来十年最重要的技术革命与驱动力,在各行各业产生着日益重要的作用,它与大数据的发展相辅相成,不仅推动人类社会迈入更智慧的世界,也为数据的应用带来无可估量的价值. 11 月 28 - 30 日,Flink Forward Asia 2019 人工智能专场将聚焦于 Flink 在机器学习上的新技术与新应用,内容包含: Flink 机器学习进度几何? 如何将 Flink 与 TensorFlow 等框架相结合? 有哪些 Flink 在机器学习上的生产实践应用? 为你呈现 Flink 机器学习

过去十年,面向整个数字时代的关键技术接踵而至,从被人们接受,到开始步入应用.大数据与计算作为时代的关键词已被广泛认知,算力的重要性日渐凸显并发展成为企业新的增长点.Apache Flink(以下简称 Flink)以其快速.准确的算力备受关注,如何将 Flink 更好的与大数据生态技术相结合,充分挖掘数据的潜力,真正发挥数据的价值,是大多数企业面临的难题. 11 月 28-30 日,Flink Forward Asia 邀请来自阿里巴巴.戴尔科技集团.英特尔.Cloudera.趣头条.百度.Str

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

业务数据的指数级扩张,数据处理的速度可不能跟不上业务发展的步伐.基于 Flink 的数据平台构建.运用 Flink 解决业务场景中的具体问题等随着 Flink 被更广泛的应用于广告.金融风控.实时 BI.实时数仓.实时推荐等多种业务场景,在生产实践中已有丰富的案例与优秀的经验. Flink Forward Asia 倒计时 28 天,企业实践专题大会邀请了字节跳动.滴滴出行.快手.Bilibili.网易.爱奇艺.中国农业银行.奇虎360.贝壳找房.奇安信等不同行业一线技术专家分享 Apache