一.流式计算的未来 在谷歌发表了 GFS.BigTable.Google MapReduce 三篇论文后,大数据技术真正有了第一次飞跃,Hadoop 生态系统逐渐发展起来. Hadoop 在处理大批量数据时表现非常好,主要有以下特点: 1.计算开始之前,数据必须提前准备好,然后才可以开始计算: 2.当大量数据计算完成之后,会输出最后计算结果,完成计算: 3.时效性比较低,不适用于实时计算: 而随着实时推荐.风控等业务的发展,数据处理时延要求越来越高,实时性要求也越来越高,Flink 开始在社区崭

相信会看到这篇文章的都对Flink的时间类型(事件时间.处理时间.摄入时间)和Watermark有些了解,当然不了解可以先看下官网的介绍:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/event_time.html 这里就会有这样一个问题:FLink 是怎么基于事件时间和Watermark处理迟到数据的呢? 在回答这个问题之前,建议大家可以看下下面的Google 的三篇论文,关于流处理的模型: https://www.vld

Flink迟到的数据更新窗口计算结果,窗口销毁后的迟到数据输出到测输出流 主程序: //TODO 使用迟到的数据更新窗口的计算结果 public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); Properties prope

1. 获取窗口迟到的数据 主要流程就是给迟到的数据打上标签,然后使用相应窗口流的实例调用sideOutputLateData(lateDataTag),从而获得窗口迟到的数据,进而进行相关的计算,具体代码见下 WindowLateDataDemo package cn._51doit.flink.day10; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tup

1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink的核心是转化为流进行计算.Flink三个核心:Source,Transformation,Sink.其中Source即为Flink计算的数据源,Transformation即为进行分布式流式计算的算子,也是计算的核心,Sink即为计算后的数据输出端.Flink Source原生支持包括Kafka,ES,RabbitMQ等一些通用的消息队列组件或基于文本的高性能非关系型数据库.而

canal使用非flatmessage方式获取mysql bin log日志发至kafka比直接发送json效率要高很多,数据发到kafka后需要实时解析为json,这里可以使用strom或者flink,公司本来就是使用strom解析,但是在吞吐量上有瓶颈,优化空间不大.所以试一试通过flink来做. 非flatmessage需要使用特定的反序列化方式来处理为Message对象,所以这里需要自定义一个类 /** * 反序列化canal binlog * * @author @ 2019-02-2

社区中有好几个同学问过这样的场景: flink 任务中,source 进来的数据,需要连接数据库里面的字段,再做后面的处理 这里假设一个 ETL 的场景,输入数据包含两个字段 “type, userid....” ,需要根据 type,连接一张 mysql 的配置表,关联 type 对应的具体内容.相对于输入数据的数量,type 的值是很少的(这里默认只有10种), 所以对应配置表就只有10条数据,配置是会定时修改的(比如跑批补充数据),配置的修改必须在一定时间内生效. 实时 ETL,需要用里面

本文来自官网翻译: Asynchronous I/O for External Data Access 需要异步I / O操作 先决条件 异步I / O API 超时处理 结果顺序 活动时间 容错保证 实施技巧 警告 本页介绍了Flink API与外部数据存储的异步I / O的使用.对于不熟悉异步或事件驱动编程的用户,有关Futures和事件驱动编程可能是有用的准备. 注:有关异步I / O实用程序的设计和实现的详细信息,请参阅提议和设计文档 FLIP-12:异步I / O设计和实现. 需要异步

背景 消息报表主要用于统计消息任务的下发情况.比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等.通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况.消息下发到达成功率.用户对消息的点击情况等. 个推在提供消息推送服务时,为了更好地了解每天的推送情况,会从不同的维度进行数据统计,生成消息报表.个推每天下发的消息推送数巨大,可以达到数百亿级别,原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求.随着业务能力的不断提升,我们选择了Fli

众所周知,Apache Flink(以下简称 Flink)最早诞生于欧洲,2014 年由其创始团队捐赠给 Apache 基金会.如同其他诞生之初的项目,它新鲜,它开源,它适应了快速转的世界中更重视的速度与灵活性. 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,Flink 的诞生为企业用户获得更为快速.准确的计算能力提供了前所未有的空间与潜力.作为公认的新一代大数据计算引擎,Flink 究竟以何魅力成为阿里.腾讯.滴滴.美团.字节跳动.Netflix.Lyft 等国内外知名公司建设流计算平台的首选

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

flink 处理实时数据的三重保障 window+watermark 来处理乱序数据对于 TumblingEventTimeWindows window 的元数据startTime,endTime 和程序启动时间无关,当你指定出 window.size 时, window的startTime,endTime就分配好了 allowedLateness 来处理迟到的数据相当于延迟了window 的生命周期, [startTime,endTime) -> [startTime,endTime+ all

一.背景说明: 在上篇文章实现了TopN计算,但是碰到迟到数据则会无法在当前窗口计算,需要对其中的键控状态优化 Flink使用二次聚合实现TopN计算 本次需求是对数据进行统计,要求每隔5秒,输出最近10分钟内访问量最多的前N个URL,数据流预览如下(每次一条从端口传入): 208.115.111.72 - - 17/05/2015:10:25:49 +0000 GET /?N=A&page=21 //15:50-25:50窗口数据 208.115.111.72 - - 17/05/2015:1

1. 摘要 我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中,作为日志数据的 ODS 层,从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志.启动日志和曝光日志.这三类数据虽然都是用户行为数据,但是有着完全不一样的数据结构,所以要拆分处理.将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中,作为日志 DWD 层. 页面日志输出到主流,启动日志输出到启动侧输出流,曝光日志输出到曝光侧输出流 2. 识别新老用户 本身客户端业务有新老用户的标识,但是不够准确,需要用实时计算再次确认(不涉

网上没什么资料,就分享下:) 简单模式:kafka传数据到Flink存储到mysql 可以参考网站: 利用Flink stream从kafka中写数据到mysql maven依赖情况: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://ma

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以

1.前言 本文是在<如何计算实时热门商品>[1]一文上做的扩展,仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据,把处理后的数据写入到HBase的流程,其具体性能未做调优.此外,文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析,只因引文(若不特殊说明,文中引文皆指<如何计算实时热门商品>一文)中写的很详细了,故仅给出博主调试犯下的错.文中若有错误,欢迎大伙留言指出,谢谢! 源码在GitHub上,地址:https://github.com/L-Wg/flinkExample: 环境:Flin

之前一直用翻滚窗口,每条数据都只属于一个窗口,所有不需要考虑数据需要在多个窗口存的事情. 刚好有个需求,要用到滑动窗口,来翻翻 flink 在滑动窗口中,数据是怎么分配到多个窗口的 一段简单的测试代码: val input = env.addSource(kafkaSource) val stream = input .map(node => { Event(node.get("id").asText(), node.get("createTime").asT

接上篇:[翻译]Flink 异步I / O访问外部数据 最近看了大佬的博客,突然想起Async I/O方式是Blink 推给社区的一大重要功能,可以使用异步的方式获取外部数据,想着自己实现以下,项目上用的时候,可以不用现去找了. 最开始想用scala 实现一个读取 hbase数据的demo,参照官网demo: /** * An implementation of the 'AsyncFunction' that sends requests and sets the callback. */ c

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

一.问题现象,使用flink on yarn 模式,写入数据到clickhouse,但是在yarn 集群充足的情况下一直报:Deployment took more than 60 seconds. Please check if the requested resources are available in the YARN cluster,表面现象是 yarn 集群资源可能不够,实际yarn 集群资源是够用的. 查看flink jobmanager的日志,发现日志中一直在出现如下报错: C