topN功能是一个非常常见的功能,比如查看最近几分钟的阅读最高数,购买最高数. flink实现topN的功能也非常方便,下面就开始构建一个flink topN的程序. 还是像上篇博客一样,从kafka读取数据,然后进行计算和数据转换,最后sink到mysql中. 假设有个需求,实现一个统计每5分钟最高购买数的商品. 使用maven创建一个工程,具体步骤可以参考上边博文.然后创建一个数据库表,用于存储最终的结果集.语句如下: CREATE TABLE `itembuycount` ( `id` m

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 新一代Flink计算引擎 (1) Flink概述 目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm.Samza.Flink.Spark等,批处理有Spark.Hive.Pig.Flink等.既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark. 虽然Spar

Flink是目前流计算的隐形王者,在国际国内有有庞大的拥趸. Nebula是国产图数据库的后起之秀,在DBEngines中排名也逐年上升. 将两者进行结合,可以产生很多应用场景:比如实时计算服务链路调用关系并将结果存到Nebula中.实时计算业务访问风控情况并将结果存到Nebula中.实时计算预警发生情况并将结果存到Nebula中等. 将Flink计算完毕后的结果,Sink到Nebula,Nebula官方提供了一个Flink Connector,但是很不易用. 笔者根据项目实际应用情况,写了一个

TopN的常见应用场景,最热商品购买量,最高人气作者的阅读量等等. 1. 用到的知识点 Flink创建kafka数据源: 基于 EventTime 处理,如何指定 Watermark: Flink中的Window,滚动(tumbling)窗口与滑动(sliding)窗口: State状态的使用: ProcessFunction 实现 TopN 功能: 2. 案例介绍 通过用户访问日志,计算最近一段时间平台最活跃的几位用户topN. 创建kafka生产者,发送测试数据到kafka: 消费kafka

PV(访问量):即Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次. UV(独立访客):即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客.00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次. 计算网站App的实时pv和uv,是很常见的统计需求,这里提供通用的计算方法,不同的业务需求只需要小改即可拿来即用. 需求 利用Flink实时统计,从0点到当前的pv.uv. 一.需求分析 从Kafka发送过来的数据含有:时间戳.时间.维度.用户id,需要从不同维度统计从

TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能,主要用来实时计算排行榜.流式的TopN可以使业务方在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算排名并快速出发出更新后的排行榜. 我们以统计词频为例展示一下如何快速开发一个计算TopN的flink程序. flink支持各种各样的流数据接口作为数据的数据源,本次demo我们采用内置的socketTextStream作为数据数据源. StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getEx

1. 完成的场景 在很多大数据场景下,要求数据形成数据流的形式进行计算和存储.上篇博客介绍了Flink消费Kafka数据实现Wordcount计算,这篇博客需要完成的是将实时计算的结果写到redis.当kafka从其他端获取数据立刻到Flink计算,Flink计算完后结果写到Redis,整个过程就像流水一样形成了数据流的处理 2. 代码 添加第三方依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.fl

Flink 面试--进阶篇 1.Flink是如何支持批流一体的? 2.Flink是如何做到高效的数据交换的? 3.Flink是如何做容错的? 4.Flink 分布式快照的原理是什么? 5.Flink 是如何保证Exactly-once语义的? 6.Flink 的 kafka 连接器有什么特别的地方? 7.说说 Flink的内存管理是如何做的? 8.说说 Flink的序列化如何做的? 9.Flink中的Window出现了数据倾斜,你有什么解决办法? 10. Flink中在使用聚合函数 GroupB

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

Hive系列文章 Hive表的基本操作 Hive中的集合数据类型 Hive动态分区详解 hive中orc格式表的数据导入 Java通过jdbc连接hive 通过HiveServer2访问Hive SpringBoot连接Hive实现自助取数 hive关联hbase表 Hive udf 使用方法 Hive基于UDF进行文本分词 Hive窗口函数row number的用法 数据仓库之拉链表 关注公众号:大数据技术派,回复: 资料,领取1024G资料. 目录 同比环比的计算 测试数据 销售量的月年占比

本文由  网易云发布. 1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意.Flink是原生的流处理系统,提供high level的API.Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的.Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况.在Flink中,所有 的数据都看作流,是一种很好的抽象,因为这更接近于现实世界. 1.1 基本架构 下面我们介绍下Flink的基本架构,Flink系统的架构与Spark类似,是一个基于

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 本文是例行介绍,熟悉的直接跳过 - 鲁迅 鲁迅: ... 大纲 入

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可以自己搭建集群模式已提供为庞大数据的计算.但在实际应用中.都是计算hdfs上的数据文件,所以更多的建立在基于hadoop集群,而hadoop集群的资源调度组件为yarn,所以Flink on yarn本身就是提供了集群模式,将flink计算的资源调度和管理交给yarn,这里详细介绍flink on yarn的配置(默认hadoop几圈是配置没有问题的) 2. 配置yarn-s

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

 2016-04-30 22:24:39    Yanjun Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐.高效处理,所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法,或者通过一个独

摘要: 如同我们去年12月在 Flink Forward China 峰会所约,阿里巴巴内部 Flink 版本 Blink 将于 2019 年 1 月底正式开源.今天,我们终于等到了这一刻. 阿里妹导读:如同我们去年12月在 Flink Forward China 峰会所约,阿里巴巴内部 Flink 版本 Blink 将于 2019 年 1 月底正式开源.今天,我们终于等到了这一刻. 阿里资深技术专家大沙,将为大家详细介绍本次开源的Blink主要功能和优化点,希望与业界同仁共同携手,推动Flin

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/ 要了解一个系统,一般都是从架构开始.我们关心的问题是:系统部署成功后各个节点都启动了哪些服务,各个服务之间又是怎么交互和协调的.下方是 Flink 集群启动后架构图

测试代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace HeapSort { class Program { static void Main(string[] args) { var arr = new int[] { 10, 7, 5 ,1,2,5}; List<int> src = new List<int>(arr); Heap

Task Slot     Flink中每个真正执行任务的TaskManager都是一个JVM进程,其在多线程环境中执行一个或者多个子任务.为了控制一个JVM同时能运行的任务数量,flink引入了task slot的概念.每一个task solt代表了TaskManager资源的一个子集,比如,一个拥有3个solt的TaskManager,每一个solt可以使用1/3TM所管理的内存.进行资源分割意味着为子任务保留足够的内存,从而避免与其他子任务进行竞争.注意:当前solt还不能分割cpu资源,

一.Flink版本 flink-1.6.1-bin-hadoop26-scala_2.11 二.Flink任务打包 笔者将写好的flink计算任务代码发到服务器(ubuntu16.04),在服务器端进行任务的打包 1.将项目工程导入服务器中(mac下) scp -r flink-project root@服务器ip:/wingcloud4/ 2.将flink源码下的tools文件导入到服务器根目录下 读者可以去github自行下载tools文件,在如下位置 然后先进入flink-master再执