一.背景说明 在Flink中对流数据进行去重计算是常有操作,如流量域对独立访客之类的统计,去重思路一般有三个: 基于Hashset来实现去重 数据存在内存,容量小,服务重启会丢失. 使用状态编程ValueState/MapState实现去重 常用方式,可以使用内存/文件系统/RocksDB作为状态后端存储. 结合Redis使用布隆过滤器实现去重 适用对上亿数据量进行去重实现,占用资源少效率高,有小概率误判. 这里以自定义布隆过滤器的方式,实现Flink窗口计算中独立访客的统计,数据集样例如下:

本篇核心目标是让大家概要了解一个完整的 Apache Flink SQL Job 的组成部分,以及 Apache Flink SQL 所提供的核心算子的语义,最后会应用 TumbleWindow 编写一个 End-to-End 的页面访问的统计示例. 1.Apache Flink SQL Job 的组成 我们做任何数据计算都离不开读取原始数据,计算逻辑和写入计算结果数据三部分,当然基于 ApacheFlink SQL 编写的计算 Job 也离不开这个三部分,如下所所示: <img src=

========================实时流量统计 1. 实时热门商品HotItems 每隔 5 分钟输出最近一小时内点击量最多的前 N 个商品. 抽取出业务时间戳,告诉 Flink 框架基于业务时间做窗口 • 过滤出点击行为数据 • 按一小时的窗口大小,每 5 分钟统计一次,做滑动窗口聚合( Sliding Window) • 按每个窗口聚合,输出每个窗口中点击量前 N 名的商品 2. 实时流量统计 NetworkFlow "实时流量统计" 对于一个电商平台而言,用户登 录

window+trigger+watermark处理全局乱序数据,指定窗口上的allowedLateness可以处理特定窗口操作的局部事件时间乱序数据 1.流处理系统中的微批 Flink内部也使用了某种形式的微批处理技术,在shuffle阶段将含有多个事件的缓冲容器通过网络发送,而不是发送单个事件流处理系统中的批处理必须满足以下两点要求: 批处理只作为提高系统性能的机制.批量越大,系统的吞吐量就越大. 为了提高性能而使用的批处理必须完全独立于定义窗口时所用的缓冲,或者为了保证容错性而提交的代码,

一.背景说明: 在上篇文章实现了TopN计算,但是碰到迟到数据则会无法在当前窗口计算,需要对其中的键控状态优化 Flink使用二次聚合实现TopN计算 本次需求是对数据进行统计,要求每隔5秒,输出最近10分钟内访问量最多的前N个URL,数据流预览如下(每次一条从端口传入): 208.115.111.72 - - 17/05/2015:10:25:49 +0000 GET /?N=A&page=21 //15:50-25:50窗口数据 208.115.111.72 - - 17/05/2015:1

  第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定. 标准的Flink任务提交脚本(Generic CLI 模式),从1.11开始,增加了通用客户端模式,参数使用-D <property=value>指定 bin/flink run \ -t yarn-pe

Oracle数据库中重复数据怎么去除?使用数据表的时候经常会出现重复的数据,那么要怎么删除呢?下面我们就来说一说去除Oracle数据库重复数据的问题.今天我们要说的有两种方法. 一.根据rowid来去重. 我们都知道在oracle数据库表中,每条记录都有唯一的rowid来标识,这就可以做我们去重的查询条件 我们现有一张TEST表,,首先若我们要按ID,VALUE进行去重的话, DELETE TEST A WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM (SELECT ID, VA

本文目录: 1.1 窗口和开窗函数简介 1.2 OVER()语法和执行位置 1.3 row_number()对分区排名 1.4 rank()和dense_rank() 1.5 percent_rank()和cume_dist() 1.6 ntile()数据分组 1.7 取相邻行数据:lag()函数和lead()函数 1.8 窗口聚合函数 1.9 开窗函数的性能 在使用GROUP BY子句时,总是需要将筛选的所有数据进行分组操作,它的分组作用域是整张表.分组以后,为每个组只返回一行.而使用基于窗口

1 DataStreamAPI1.1 DataStream Data Sources 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,可以自定义source    通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source. 1 使用并行度为1的source      public class MyN

以下面这个表的数据作为示例. 什么是聚合函数?聚合函数:聚合函数就是对一组值进行计算后返回单个值(即分组).聚合函数在计算时都会忽略空值(null).所有的聚合函数均为确定性函数.即任何时候使用一组相同的输入值调用聚合函数执行后的返回值都是相同的,无二义性. COUNT(统计函数):COUNT函数可以用来返回所有选中行的总行数,它有一个参数,可以是 '*'(即所有列).'1'(效果同前者类似)和具体的列名,还可以是一个表达式(例如:COUNT(CASE WHEN [Sex]=1 THEN 1 E

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651749037&idx=1&sn=4a448647b3dae50779bc9ec0e9c10275&chksm=bd12a3e08a652af6ed8b305b0523716e08a81cf99296425cdaf2bbee1e9d8a6aca06c81cdcc1&scene=21#wechat_redirect 总第291篇 2018年 第83篇 引言

以下面这个表的数据作为示例. 什么是聚合函数? 聚合函数:聚合函数就是对一组值进行计算后返回单个值(即分组).聚合函数在计算时都会忽略空值(null). 所有的聚合函数均为确定性函数.即任何时候使用一组相同的输入值调用聚合函数执行后的返回值都是相同的,无二义性. COUNT(统计函数):COUNT函数可以用来返回所有选中行的总行数,它有一个参数,可以是 '*'(即所有列).'1'(效果同前者类似)和具体的列名. 列名前面还可以加上 DISTINCT 关键字(即去掉重复项).返回值类型为: int

前言 前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafk

目录 直播数字化运营 结果写入Elasticsearch 第二种思路 Flink实现总结 Elasticsearch部分 Kibana部分 直播数字化运营 业务目标 全站观看直播总人数以及走势 房间直播总人数以及走势 热门直播房间及主播Top10,分类目主播Top10 // 开始和上一个业务一样,创建cleanMapFun来提取需要的数据属性,这里只需要时间戳.roomid和userid三个属性 // 第二个功能:先计算每5分钟各房间的人数,这样能同时为总人数的计算进行预聚合.这里直接利用Pro

目录 业务需求 业务数据源 用户访问Session分析 Session聚合统计 Session分层抽样 Top10热门品类 Top10活跃Session 页面单跳转化率分析 各区域热门商品统计分析 广告点击流量实时统计分析 总体流程 实时黑名单 广告点击实时统计 统计每天各省top3热门广告 统计各广告最近1小时内的点击量趋势:各广告最近1小时内各分钟的点击量 Flink实现 本文是原项目的一次重写.主要是用DataFrame代替原来的RDD,并在一些实现上进行优化,还有就是实时流计算改用Fli

从flink的官方文档,我们知道flink的编程模型分为四层,sql层是最高层的api,Table api是中间层,DataStream/DataSet Api 是核心,stateful Streaming process层是底层实现. 其中, flink dataset api使用及原理 介绍了DataSet Api flink DataStream API使用及原理介绍了DataStream Api flink中的时间戳如何使用?---Watermark使用及原理 介绍了底层实现的基础Wat

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,

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

转自:https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/86375224 最少一次:断了之后 重新执行 再去重 严格一次:根据检查点,再执行一次 ------------------------------------------------------------------------------------------- Flink跟其他的流计算引擎相比,最突出或者做的最好的就是状态的管理.什么是状态呢?比如我们在平时的开发中,需要对