Flink的应用场景 Flink项目的理念就是:Flink是为分布式,高性能,随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架.自2019年开源以来,迅速成为大数据实时计算领域炙手可热的技术框架. 我们来看看Flink支持的众多应用场景: 实时数据计算 我们知道,数据计算场景需要从原始数据中提取有价值的信息和指标,比如天猫双十一的实时监控大屏,公司想看大促中销量最好的商品Top5,以及服务器的负载情况等. 传统的分析方式通常是利用批查询,或将事件(生产上一般是消息)记录下来并基于此形成有限数

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 主要应用场景有三类: 1.Event-driven Applications[事件驱动] 2.Data Analytics Applications[分析] 3.Data Pipeline Applications[管道式ETL] 3.1 Event-driven Applications 上图包含两块:Tr

数据集广播,主要分为广播变量,广播维表(数据集)两种,一种为变量,一种为常量(抽象的说法): 一.数据广播背景 对于小变量,小数据集,需要和大数据集,大流进行联合计算的时候,往往把小数据集广播出去,整体直接和大数据集(流)的分布式最小粒度数据进行计算,最后把计算结果合并,这样效率更高,省去分布式节点之间的数据传输及二次计算. 例如:在Flink使用场景中,外部的配置文件或计算规则及维表等进行预加载,并定期更新,流式计算中广播小变量等场景. 数据集的广播,主要有以下几种方式可以实现 1.预加载 在

双11大屏 每年天猫双十一购物节,都会有一块巨大的实时作战大屏,展现当前的销售情况. 这种炫酷的页面背后,其实有着非常强大的技术支撑,而这种场景其实就是实时报表分析. 实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一,其中最主要的应用就是实时大屏展示.利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用,实时显示出重要指标的变换情况.最典型的案例便是淘宝双十一活动,每年双十一购物节,除疯狂购物外,最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额.在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集,数据计算,

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

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. Kafka-connector概述及FlinkKafkaConsumer(kafka source) 1.1回顾kafka 1.最初由Linkedin 开发的分布式消息中间件现已成为Apache顶级项目 2.面向大数据 3.基本概念: 1.Broker 2.Topic 3.Partition 4.Pro

Flink 学习 项目地址:https://github.com/zhisheng17/flink-learning/ 博客:http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/ 项目结构 ├── README.md ├── flink-learning-cep ├── flink-learning-common ├── flink-learning-connectors │   ├── flink-learning-connectors-activemq │   ├

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架.其中 Apache Storm(以下简称"Storm")在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的 可靠性保证测试),有管理平台.常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建.而 Apache Flink(以下简称"Flink")在近期倍受关注,具有高吞吐.低延迟.高可靠和精确计算等 特性,对事件窗口有很好的支持,目

什么是Flink Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流和无限数据流进行有状态计算.可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. Flink特性 支持高吞吐.低延迟.高性能的流式数据处理,而不是用批处理模拟流式处理. 支持多种时间窗口,如事件时间窗口.处理时间窗口 支持exactly-once语义 具有轻量级容错机制 同时支持批处理和流处理 在JVM层实现内存优化与管理 支持迭代计算 支持程序自动优化 不仅提供流式处理API,批处理API,还提供了基于这

简介 Flink是一个低延迟.高吞吐.统一的大数据计算引擎, Flink的计算平台可以实现毫秒级的延迟情况下,每秒钟处理上亿次的消息或者事件. 同时Flink提供了一个Exactly-once的一致性语义, 保证了数据的正确性.(对比其他: At most once, At least once) 这样就使得Flink大数据引擎可以提供金融级的数据处理能力(安全). Flink作为主攻流计算的大数据引擎,它区别于Storm,Spark Streaming以及其他流式计算引擎的是: 它不仅是一个高

Flink介绍-<Fink原理.实战与性能优化>读书笔记 1.1 Apache Flink是什么? 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题.随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准.但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处

Flink 概述 什么是 Flink Apache Apache Flink 是一个开源的流处理框架,应用于分布式.高性能.高可用的数据流应用程序.可以处理有限数据流和无限数据,即能够处理有边界和无边界的数据流.无边界的数据流就是真正意义上的流数据,所以 Flink 是支持流计算的.有边界的数据流就是批数据,所以也支持批处理的.不过 Flink 在流处理上的应用比在批处理上的应用更加广泛,统一批处理和流处理也是 Flink 目标之一.Flink 可以部署在各种集群环境,可以对各种大小规模的数据进

1. 什么是Flink? 1.1 4代大数据计算引擎 第一代: MapReducer 批处理 Mapper, Reducer Hadoop的MapReducer将计算分为两个阶段, 分别为Map和Reducer. 对于上层应用来说, 就不得不想方设法去拆分算法, 甚至于不得不在上层应用实现多个Job的串联, 以完成一个完整的算法, 例如迭代计算. 第二代: DAG框架 (Tez) + MapReducer 批处理 1个Tez = MR (1) + MR (2) + ... + MR (n) 相比

随着业务的发展,数据量剧增,我们一些简单报表大盘类的任务,就不能简单的依赖于RDBMS了,而是依赖于数仓之类的大数据平台. 数仓有着巨量数据的存储能力,但是一般都存在一定数据延迟,所以要想完全依赖数数仓来解决实时报表问题,是困难的. 其实,所谓的实时报表,往简单了说就是: 对现在的一些数据进行加减乘除聚合后,得到的一串与时间相关的数字. 所以,这类问题的关键点应该在于这个实时数据怎么来,以及怎么处理这些实时数据. 一般地,做这类报表类工作,最基本的原则就是: 业务无侵入性,然后又要做到实时. 所

目录: 一. 实时计算初期 二. 实时数仓建设 三. Lambda架构的实时数仓 四. Kappa架构的实时数仓 五. 流批结合的实时数仓 实时计算初期 虽然实时计算在最近几年才火起来,但是在早期也有部分公司有实时计算的需求,但是数据量比较少,所以在实时方面形成不了完整的体系,基本所有的开发都是具体问题具体分析,来一个需求做一个,基本不考虑它们之间的关系,开发形式如下: 早期实时计算 如上图所示,拿到数据源后,会经过数据清洗,扩维,通过Flink进行业务逻辑处理,最后直接进行业务输出.把这个环节

你好,欢迎来到第 01 课时,本课时我们主要介绍 Flink 的应用场景和架构模型. 实时计算最好的时代 在过去的十年里,面向数据时代的实时计算技术接踵而至.从我们最初认识的 Storm,再到 Spark 的异军突起,迅速占领了整个实时计算领域.直到 2019 年 1 月底,阿里巴巴内部版本 Flink 正式开源!一石激起千层浪,Flink 开源的消息立刻刷爆朋友圈,整个大数据计算领域一直以来由 Spark 独领风骚,瞬间成为两强争霸的时代. Apache Flink(以下简称 Flink)以其

一.简介 1.简介 flink是一个开源的分布式流处理框架 优势:高性能处理.高度灵活window操作.有状态计算的Exactly-once等 详情简介,参考官网:https://flink.apache.org/flink-architecture.html 中文参考:https://flink.apache.org/zh/flink-architecture.html flink组件介绍: 1)部署:支持本地.集群(支持yarn资源管理).云 2)核心层:提供了计算的核心 3)API:提供了

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

1.概述 Flink 1.1.0 版本已经在官方发布了,官方博客于 2016-08-08 更新了 Flink 1.1.0 的变动.在这 Flink 版本的发布,添加了 SQL 语法这一特性.这对于业务场景复杂,依赖于 SQL 来分析统计数据,算得上是一个不错的福利.加上之前有同学和朋友邮件中提到,Flink 官方给的示例运行有困难,能否整合一下 Flink 的案例.笔者通过本篇博客来解答一下相关疑问. 2.内容 2.1 集群部署 首先,集群的部署需要 JDK 环境.下载 JDK 以及配置 JAV