github地址:https://github.com/wxzz/CSharpFlinkgitee地址:https://gitee.com/wxzz/CSharpFlink  1         计算机硬件配置 CPU:4核 I5-7400 2.7GHz,内存:16G,随机数据点时间窗口和计算算子,主节点CPU和内存使用情况:15%-35%.1500MB-2048MB, 工作节点CPU和内存使用情况:0.1%-2.5%.18MB-30MB.运行效果,如下图: 2         计算节点及任务配

项目模板 Flink应用项目可以使用Maven或SBT来构建项目,Flink针对这些构建工具提供了相应项目模板. Maven模板命令如下,我们只需要根据提示输入应用项目的groupId.artifactId.version和package路径即可. mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=org.apache.flink -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java -DarchetypeVersion=1.7

Flink程序遵循一定的编程模式.DataStream API 和 DataSet API 基本具有相同的程序结构.以下为一个流式程序的示例代码来对文本文件进行词频统计. package com.realtime.flink.streaming import org.apache.flink.apijava.utils.ParameterTool import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnv

github地址:https://github.com/wxzz/CSharpFlinkgitee地址:https://gitee.com/wxzz/CSharpFlink 1 概述及背景 我们有一个全国性质的面向工业的公有云平台,通过专线或4G的链路方式实时向平台传输数据,每天处理1亿条左右的数据量,为现场用户提供实时的在线服务和离线数据分析服务.现在已经上线稳定运行有将近3年的时间.同时也为工业企业提供私有云建设服务. 我们计划使用Flink作为云平台后台的实时计算部分,基本实现数据点的聚合

安装 环境 Ubuntu 18 jdk8 flink-1.8.1 安装步骤 安装jdk(略) 下载flink-1.8.1-bin-scala_2.12.tgz,解压到指定目录 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/flink/flink-1.8.1/flink-1.8.1-bin-scala_2.12.tgz sudo mkdir /opt/flink sudo chown test flink sudo chgrp test flink tar -zxvf

Flink在IDEA中开发是一件比较困难的事情,网上没有参考资料,就算就业说的太过笼统,不知道是会了不说还是不会瞎说,为了解决flink这个问题,本人特别做了一遍开发的简单说明.主要考虑两个问题,1.语言环境的搭建.2.flink代码编译通过并运行 获取更多大数据视频资料请加QQ群:947967114 首先解决第一个问题: 创建一个maven环境,maven的配置方式不在介绍.也就是说看本文之前首先应该确保IDEA下的maven正常: [if !supportLists]1.[endif]创建一

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. 快速生成Flink项目 1.推荐开发工具 idea+maven+git 2.推荐开发语言 Java或者Scala https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/quickstart/java_api_quickstart.h

欢迎来 kk大数据,今天分享的是 Flink 提供了哪些编程接口可以给我们开发. 一.数据集类型 现实世界中,所有的数据都是以流式的形态产生的,不管是哪里产生的数据,在产生的过程中都是一条条地生成,最后经过了存储和转换处理,形成了各种类型的数据集. 根据现实世界中,数据产生方式和数据产生是否含有边界(具有起始点和终止点)角度,将数据分为两种类型的数据集,一种是有界数据集,另外一种是无界数据集. (1)有界数据集 有界数据具有时间边界,在处理过程中数据一定会在某个时间范围内起始和结束,有可能是一分

在本文中,我们将从零开始,教您如何构建第一个Apache Flink (以下简称Flink)应用程序. 开发环境准备 Flink 可以运行在 Linux, Max OS X, 或者是 Windows 上.为了开发 Flink 应用程序,在本地机器上需要有 Java 8.x 和 maven 环境. 如果有 Java 8 环境,运行下面的命令会输出如下版本信息: $ java -versionjava version "1.8.0_65" Java(TM) SE Runtime Envir

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

flink的特点:能同时满足高性能.高吞吐.低延时,相比较于storm和spark streaming,storm的吞吐量不如flink,而spark streaming的延时比较高,因为spark streaming进行流式计算的原理就是微批操作,就是要积累一定的时间,虽然可以尽量降低这个时间粒度,但是延时指标还是会比flink要高 同时支持高吞吐.低延时.高性能 支持事件时间概念(event time) 支持有状态计算(状态就是中间计算结果,每次计算新的数据进入到流式系统中都是基于中间状态结

Apache Flink 是公认的新一代开源大数据计算引擎,其流水线运行系统既可以执行批处理程序也可以执行流处理程序.目前,Flink 已成为 Apache 基金会和 GitHub 社区最为活跃的项目之一.在 Flink Forward Asia 2019 上,阿里巴巴资深技术专家,实时计算负责人王峰 (莫问)总结了 2019 年 Flink 在中国的发展和演进,阿里对 Flink 社区的贡献以及未来 Flink 的最新发展方向. GitHub 地址: https://github.com/ap

大数据作为未来技术的基石已成为国家基础性战略资源,挖掘数据无穷潜力,将算力推至极致是整个社会面临的挑战与难题. Apache Flink 作为业界公认为最好的流计算引擎,不仅仅局限于做流处理,而是一套兼具流.批.机器学习等多种计算功能的大数据引擎,以其高吞吐低延时的优异实时计算能力.支持海量数据的亚秒级快速响应帮助企业和开发者实现数据算力升级,并成为阿里.腾讯.滴滴.美团.字节跳动.Netflix.Lyft 等国内外知名公司建设实时计算平台的首选. 更好的释放 Flink 的强大算力,需要解决哪

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

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

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

Apache Flink社区宣布Flink 1.10.0正式发布! 本次Release版本修复1.2K个问题,对Flink作业的整体性能和稳定性做了重大改进,同时增加了对K8S,Python的支持. 这个版本标志着与Blink集成的完成,并且强化了流式SQL与Hive的集成,本文将详细介绍新功能和主要的改进. 一.内存管理优化 原有TaskExecutor有一些缺点: 流处理和批处理用了不同的配置模型: 流处理的堆外配置RocksDB复杂,需要用户配置: 为了使内存管理更明确直观,Flink 1

Apache Kylin™ 是一个开源的.分布式的分析型数据仓库,提供 Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,它能在亚秒内查询巨大的表. Kylin 的核心思想是”预计算“,将数据按照指定的维度和指标,预先计算出所有可能的查询结果,利用空间换时间来加速模式固定的 OLAP 查询. Kylin 的理论基础是 Cube 理论,每一种维度组合称之为 Cuboid,所有 Cuboid 的集合称之为 Cube.如下图,整个立方体称为 1 个 Cub

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

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 我们在第 02