一.flink在批处理中常见的source flink在批处理中常见的source主要有两大类: 1.基于本地集合的source(Collection-based-source) 2.基于文件的source(File-based-source) 1.基于本地集合的source     在flink最常见的创建DataSet方式有三种. 1.使用env.fromElements(),这种方式也支持Tuple,自定义对象等复合形式. 2.使用env.fromCollection(),这种方式支持多种

这次需要做一个监控项目,全网日志的指标计算,上线的话,计算量应该是百亿/天 单个source对应的sql如下 最原始的sql select pro,throwable,level,ip,`count`,id,`time`,firstl,lastl from ( select pro,throwable,level,ip, count(*) as `count`, lastStrInGroupSkipNull(CONCAT_WS('_',KAFKA_TOPIC,CAST(KAFKA_PARTITI

Flink批处理与hbase的读写 source-hbase 父类 是模仿官方写的. import org.apache.flink.api.common.io.LocatableInputSplitAssigner; import org.apache.flink.api.common.io.RichInputFormat; import org.apache.flink.api.common.io.statistics.BaseStatistics; import org.apache.fl

flink-dockerhttps://github.com/melentye/flink-docker https://shekharsingh.com/blog/2016/11/12/apache-flink-rabbimq-streams-processor.html http://www.54tianzhisheng.cn/2019/01/20/Flink-RabbitMQ-sink/https://github.com/tydhot/Kafka-Flink-Rabbitmq-Demoh

本文翻译自官网: User-defined Sources & Sinks  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/sourceSinks.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 TableSource提供对存储在外部系统(数据库,键值存储,消息队列)或文件中的数据的访问.在TableEnvironment中注册TableSource后,可以通过Table API或

前言 在 <从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 文章中,我给大家介绍了 Flink Data Source 以及简短的介绍了一下自定义 Data Source,这篇文章更详细的介绍下,并写一个 demo 出来让大家理解. Flink Kafka source 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了,都启动了!

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--------20190905更新------- 沙雕了,可以用  JSONKeyValueDeserializationSchema,接收ObjectNode的数据,如果有key,会放在ObjectNode中 if (record.key() != null) { node.set("key", mapper.readValue(record.key(), JsonNode.class)); } if (record.value() != null) { node.set(&quo

一.Source 代码地址:https://gitee.com/nltxwz_xxd/abc_bigdata 1.1.flink内置数据源 1.基于文件 env.readTextFile("file://path") env.readFile(inputFormat, "file://path"); 2.基于socket数据源 env.socketTextStream("localhost", 6666, '\n') 3. 基于Collectio

日前,由又拍云举办的大数据与 AI 技术实践|Open Talk 杭州站沙龙在杭州西溪科创园顺利举办.本次活动邀请了有赞.个推.方得智能.又拍云等公司核心技术开发者,现场分享各自领域的大数据技术经验和心得.以下内容整理自又拍云资深开发工程师张召现场分享: 张召,资深开发工程师,目前负责又拍云 CDN 的刷新预热.日志处理和运维平台开发.熟悉 OpenResty,在 Web 开发领域经验颇丰,目前热衷研究大数据处理相关技术. 大家好,我是来自又拍云的张召,今天主要分享又拍云多数据源日志处理选型 F

Apache Flink 的数据流编程模型 抽象层次 Flink 为开发流式应用和批式应用设计了不同的抽象层次 状态化的流 抽象层次的最底层是状态化的流,它通过 ProcessFunction 嵌入到 DataStream API 中,允许用户自由地处理来自一个或多个流的事件(event)以及使用一致的容错状态 此外,用户可以注册事件时间并处理时间回调(callback),这使得程序可以处理更复杂的计算 核心 API 大多数情况下用户不直接在上面描述的这种低的抽象层面上编程,取而代之的是使用所谓

1. HBase连接的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,flink

flink介绍: Apache Flink is an open source platform for distributed stream and batch data processing. Flink’s core is a streaming dataflow engine that provides data distribution, communication, and fault tolerance for distributed computations over data

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730329.html 今天看到一篇讲得比较清晰的框架对比,这几个框架的选择对于初学分布式运算的人来说确实有点迷茫,相信看完这篇文章之后应该能有所收获. 简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.

Flink 1.7 官方:https://flink.apache.org/ 一 简介 Apache Flink is an open source platform for distributed stream and batch data processing. Flink’s core is a streaming dataflow engine that provides data distribution, communication, and fault tolerance for

抽象等级(Levels of Abstraction) Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序. Statefule Stream Processing: 是最低级别(底层)的抽象,只提供有状态的流.它通过ProcessFunction嵌入到DataStream API之中.它使得用户可以自由处理来源于一个或者多个流的事件 DataStream/DataSet API: 在我们的实际工作中,大多数的应用程序是不需要上文所描述的低级别(底层)抽象,而是相对于诸如DataStream

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 并行数据流 程序在Flink内部的执行具有并行.分布式的特性.stream被分割成stream partition,operator被分割成operator sub

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

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解