写入redis resultStream.addSink(new RedisSink(FlinkUtils.getRedisSinkConfig(parameters),new MyRedisMapper())); getRedisSinkConfig public static FlinkJedisSentinelConfig getRedisSinkConfig(ParameterTool parameterTool){ String redisHosts = parameterTool.g

1. Flink 简介 Flink 是一个分布式流处理器,提供直观且易于使用的API,以供实现有状态的流处理应用.它能够以fault-tolerant的方式高效地运行在大规模系统中. 流处理技术在当今地位愈发重要,因为它为很多业务场景提供了非常优秀的解决方案,例如数据分析,ETL,事务应用等. 2. 有状态的流处理 在很多场景下,数据都是以持续不断的流事件创建.例如网站的交互.或手机传输的信息.服务器日志.传感器信息等.有状态的流处理(stateful stream processing)是一种

目录 你可能面临如下苦恼: 接口缓存 重试机制 Bean校验 等等...... 它为流计算开发工程师解决了 有了它你的代码就像这样子: 仓库地址:懒松鼠Flink-Boot 1. 组织结构 2. 技术选项和集成情况 3. 快速开始 3.1 核心基础工程 3.2 Spring容器 topology-base.xml config.properties 3.3 启动类示例 3.4 数据源 3.5 业务逻辑实现 CommonFunction 3.6 集群/本地运行 还在为开发Flink流处理应用程序时

摘要:Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架. 本文分享自华为云社区<[云驻共创]手把手教你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎>,作者: 萌兔之约. Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架.Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算,还能提供批量数据处理.相较于市面上的其他数据处理引擎,它采用的是基于流计算来模拟批处理. 一.Flink原理及架构 Flink简介 Apache

TS 流解码过程: 1. 获取TS中的PAT 2. 获取TS中的PMT 3. 根据PMT可以知道当前网络中传输的视频(音频)类型(H264),相应的PID,PCR的PID等信息. 4. 设置demux 模块的视频Filter 为相应视频的PID和stream type等. 5. 从视频Demux Filter 后得到的TS数据包中的payload 数据就是 one piece of PES,在TS header中有一些关于此 payload属于哪个 PES的 第多少个数据包. 因此软件中应该将此

Flink流处理的时间窗口 对于流处理系统来说,流入的消息是无限的,所以对于聚合或是连接等操作,流处理系统需要对流入的消息进行分段,然后基于每一段数据进行聚合或是连接等操作. 消息的分段即称为窗口,流处理系统支持的窗口有很多类型,最常见的就是时间窗口,基于时间间隔对消息进行分段处理.本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口. 对于目前大部分流处理系统来说,时间窗口一般是根据Task所在节点的本地时钟来进行切分,这种方式实现起来比较容易,不会阻塞消息处理.但是可能无法满足某些应用的要求,

1.redis_pipeline=redis_cli.pipeline() 2.redis_pipeline.setex()此语句可写多条 3.redis_pipeline.execute() # # 2.2将随机数保存在redis中 # redis_cli.setex('sms_' + mobile, constants.SMS_CODE_EXPIRES, sms_code) # # # 2.3将发送标记保存在redis中 # redis_cli.setex('sms_flag_' + mob

Java与redis交互比较常用的是Jedis. 先导入jar包: commons-pool2-2.3.jar jedis-2.7.0.jar 基本使用: public class RedisTest1 { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("localhost",6379); jedis.set("username","chichung"); jed

首先 是 StreamExecutionEnvironment see = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 我们在编写 flink流计算拓扑任务时首先要做的就是构建一个 StreamExecutionEnvironment 实例 其时序图如下:     文章未完结,待续...

我打算以 flink 官方的 例子 <<Monitoring the Wikipedia Edit Stream>> 作为示例,进行 flink 流计算任务 的源码解析说明. 其中任务的源码如下,其中中文注释 来自 http://flink-china.org/ 后续我会对这个拓扑任务代码进行逐行的深入分析,以达到深入了解flink代码运行机制的目的. public class WikipediaAnalysis { public static void main(String[]

flink 中自身虽然实现了大量的connectors,如下图所示,也实现了jdbc的connector,可以通过jdbc 去操作数据库,但是flink-jdbc包中对数据库的操作是以ROW来操作并且对数据库事务的控制比较死板,有时候操作关系型数据库我们会非常怀念在java web应用开发中的非常优秀的mybatis框架,那么其实flink中是可以自己集成mybatis进来的. 我们这里以flink 1.9版本为例来进行集成. 如下图为flink内部自带的flink-jdbc. 创建一个flin

转载自http://blog.chinaunix.net/uid-9688646-id-1998407.html TS 流解码过程: 1. 获取TS中的PAT 2. 获取TS中的PMT 3. 根据PMT可以知道当前网络中传输的视频(音频)类型(H264),相应的PID,PCR的PID等信息. 4. 设置demux 模块的视频Filter 为相应视频的PID和stream type等. 5. 从视频Demux Filter 后得到的TS数据包中的payload 数据就是 one piece of

python可以使用redis模块来跟redis交互 redis模块的使用 安装模块: pip3 install redis 导入模块:import redis 连接方式 严格连接模式:r=redis.StrictRedis(host="",port=) 更Python化的连接模式:r=redis.Redis(host="",port=) StrictRedis用于实现大部分官方的命令,并使用官方的语法和命令 Redis与StrictRedis的区别是:Redis是

flink 流的合并操作 union union只能合并类型相同的数据,合并的结果仍然是DataStream,结果操作与未合并之前一致. public static void main(String[] args) throws Exception { //流的合并操作 union 只能合并类型相同的流 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream

一.DataStream API之Data Sources(消费者之数据源) 介绍: source是程序的数据源输入,你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)来为你的程序添加一个source. flink提供了大量的已经实现好的source方法,你也可以自定义source 通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source, 或者你也可以通过实现ParallelSourceFunction 接口 or

业务背景介绍 对于web应用的限流,光看标题,似乎过于抽象,难以理解,那我们还是以具体的某一个应用场景来引入这个话题吧. 在日常生活中,我们肯定收到过不少不少这样的短信,“双11约吗?,千款….”,“您有幸获得唱读卡,赶快戳链接…”.这种类型的短信是属于推广性质的短信.为什么我要说这个呢?听我慢慢道来. 一般而言,对于推广营销类短信,它们针对某一群体(譬如注册会员)进行定点推送,有时这个群体的成员量比较大,譬如京东的会员,可以达到千万级别.因此相应的,发送推广短信的量也会增大.然而,要完成这些短

维基百科在 IRC 频道上记录 Wiki 被修改的日志,我们可以通过监听这个 IRC 频道,来实时监控给定时间窗口内的修改事件.Apache Flink 作为流计算引擎,非常适合处理流数据,并且,类似于 Hadoop MapReduce 等框架,Flink 提供了非常良好的抽象,使得业务逻辑代码编写非常简单.我们通过这个简单的例子来感受一下 Flink 的程序的编写. 通过 Flink Quickstart 构建 Maven 工程 Flink 提供了 flink-quickstart-java

当前Flink将迭代的重心集中在批处理上,之前我们谈及了批量迭代和增量迭代主要是针对批处理(DataSet)API而言的,而且Flink为批处理中的迭代提供了针对性的优化. 可是对于流处理(DataStream),Flink相同提供了对迭代的支持.这一节我们主要来分析流处理中的迭代,我们将会看到流处理中的迭代相较于批处理有类似之处.但差异也是十分之明显. 可迭代的流处理程序同意定义"步函数"(step function)并将其内嵌到一个可迭代的流(IterativeStream)中.由

花了四小时,看完Flink的内容,基本了解了原理. 挖个坑,待总结后填一下. 2019-06-02 01:22:57等欧冠决赛中,填坑. 一.概述 storm最大的特点是快,它的实时性非常好(毫秒级延迟).为了低延迟它牺牲了高吞吐,并且不能保证exactly once语义. 在低延迟和高吞吐的流处理中,维持良好的容错是非常困难的,但为了得到有保障的准确状态,人们想到一种替代方法:将连续时间中的流数据分割成一系列微小的批量作业(微批次处理).如果分割得足够小,计算几乎可以实现真正的流处理.因为存在

Flink简介 Flink组件栈 Flink特性 流处理特性 API支持 Libraries支持 整合支持 Flink概念 Stream.Transformation.Operator Parallel Dataflow Task.Operator Chain Window Time Flink架构 JobManager TaskManager Client Flink调度 逻辑调度 物理调度 Flink容错 Flink的集群部署 环境准备 集群安装 集群启动 案例测试 整体执行过程 数据流图的

状态(State)与一致性模型 接下来我们转向另一个在流处理中十分重要的点:状态(state).状态在数据处理中是无处不在的.为了产生一个结果,函数一般会聚合某个时间段内(或是一定数量的)events的状态信息(例如计算聚合值,或是发现一个模式),有状态的 operators使用流的输入事件以及内部状态,计算出它们的输出.例如,一个滚动聚合operator输出当前它读入的所有的events的总和.Operator 持有当前sum的值作为它的内部状态,并在每次读入新值时对它做更新.类似,考虑一个o