如果在在Spark.Flink应用中使用Protobuf 3的包,因为Spark默认使用的是2.5版本的包,提交任务时,可能会报如下异常: com.google.protobuf.CodedInputStream.readStringRequireUtf8()Ljava/lang/String; 针对Spark,可以使用SPARK_CLASSPATH或是指定 --conf spark.executor.extraClassPath 的方式解决,今天在调试Flink程序时,发现还有一种解决方式:

使用protobuf生产模板代码,使用的版本是: <dependency> <groupId>com.google.protobuf</groupId> <artifactId>protobuf-java</artifactId> <version>3.6.1</version> </dependency> hbase的版本是:1.2.1-cdh5.1.4.0 如果打印maven依赖树的话,可以看到hbase的

摘要: Flink是jvm之上的大数据处理引擎. Flink是jvm之上的大数据处理引擎,jvm存在java对象存储密度低.full gc时消耗性能,gc存在stw的问题,同时omm时会影响稳定性.同时针对频繁序列化和反序列化问题flink使用堆内堆外内存可以直接在一些场景下操作二进制数据,减少序列化反序列化的消耗.同时基于大数据流式处理的特点,flink定制了自己的一套序列化框架.flink也会基于cpu L1 L2 L3高速缓存的机制以及局部性原理,设计使用缓存友好的数据结构.flink内存

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由kyledong发表于云+社区专栏 使用 Flink 编写处理逻辑时,新手总是容易被林林总总的概念所混淆: 为什么 Flink 有那么多的类型声明方式? BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO.Types.STRING .Types.STRING() 有何区别? TypeInfoFactory 又是什么? TypeInformation.of 和 TypeHint 是如何使用的呢? 接下来本文将逐步解密 Fl

protobuf是谷歌的Protocol Buffers的简称,用于结构化数据和字节码之间互相转换(序列化.反序列化),一般应用于网络传输,可支持多种编程语言. protobuf如何使用这里不再介绍,本文主要介绍在MINA.Netty.Twisted中如何使用protobuf,不了解protobuf的同学可以去参考我的另一篇博文. 在前面的一篇博文中,有介绍到一种用一个固定为4字节的前缀Header来指定Body的字节数的一种消息分割方式,在这里同样要使用到.只是其中Body的内容不再是字符串,

State Backends 本文翻译自文档Streaming Guide / Fault Tolerance / StateBackend ----------------------------------------------------------------------------------------- 使用Data Stream API编写的程序通常以多种形式维护状态: ·  窗口将收集element或在它被触发后聚合element ·  Transformation方法可能会

窗口(Window) 本文翻译自文档Windows ----------------------------------- Flink使用窗口的概念,根据element的时间戳或者其他指标,将可能无限的DataStream分割为有限的数据切片(slice).我们在处理无限数据流以及进行聚合element的transformation时需要此种窗口分割. 注意:我们在此文档中讨论的大多是keyed windowing,即window是应用在KeyedStream上的.关键字下的窗口具有一定的优势,

本文翻译自Pre-defined Timestamp Extractors / Watermark Emitter ------------------------------------------------------------------------------------------ 正如timestamps and watermark handling中所述,Flink提供了抽象类来让开发者赋值自己的时间戳并发送他们自己的Watermark.更具体来说,开发者需要依照不同用例情况来

时间戳和Watermark生成 本文翻译自Generating Timestamp / Watermarks ------------------------------------------------------------------ 本文是Flink在使用事件时间(Event Time)时相关内容,有关事件时间.处理时间和提取时间的介绍,请见event time introduction. 流程序需要设置时间特征为Event time,才能在程序中使用事件时间. final Strea

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} 张安 张安 2 1 2016-08-02T10:56:00Z 2016-08-02T10:56:00Z 1 2945 16790 139 39 19696 16.00 false false false false

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类型抽取和序列化 本文翻译自Type Extraction and Serialization Flink处理类型的方式比较特殊,包括它自己的类型描述,一般类型抽取和类型序列化框架.该文档描述这些概念并解释其机理. Java API和Scala API处理类型信息的方式有根本性的区别,所以本文描述的问题仅与其中一种API相关 一.Flink中对类型的处理 一般处理类型时,我们并不干涉,而是让编程语言和序列化框架来自动处理类型.与之相反的,Flink想要尽可能掌握进出用户函数的数据类型的信息. 1

Apache Flink:十分可靠,一分不差 Apache Flink 的提出背景 我们先从较高的抽象层次上总结当前数据处理方面主要遇到的数据集类型(types of datasets)以及在处理数据时可供选择的处理模型(execution models),这两者经常被混淆,但实际上是不同的概念 数据集的类型 当前数据处理主要遇到的数据集类型可分为两大类,①Unbounded,无限的数据集,体现为快速持续到达的流式数据 ②Bounded,有限的数据集,通常不可改变,即不会发生更新的数据集 传统数

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 首先我们来看一下编程结构: 编程结构 public class S

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

一. Flink的下载 安装包下载地址:http://flink.apache.org/downloads.html  ,选择对应Hadoop的Flink版本下载 [admin@node21 software]$ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz [admin@node21 software]$ ll -rw-rw-r-

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

一:安装 Flink官网下载地址:https://flink.apache.org/downloads.html 选择1.6.3版本 下载: wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/flink/flink-1.7.1/flink-1.7.1-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz 解压: -bin-hadoop26-scala_2..tgz flink 查看本机host 进入flink目录,修改conf/flink-conf.yaml文件 v

Flink 的流数据 API 编程指南 Flink 的流数据处理程序是常规的程序 ,通过再流数据上,实现了各种转换 (比如 过滤, 更新中间状态, 定义窗口, 聚合).流数据可以来之多种数据源 (比如, 消息队列, socket 流, 文件). 通过sink组件落地流计算的最终结果,比如可以把数据落地文件系统,标准输出流比如命令行界面, Flink 的程序可以运行在多种上下文环境 ,可以单独只是Flink api,也可以嵌入其他程序. execution可以运行在本地的 JVM里, 也可以 运行

转发请注明原创地址:http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7652337.html 1 WindowFunction类型不匹配无法编译. flink 版本:1.3.0 参考https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/dev/windows.html#windowfunction-with-incremental-aggregation写的demo发现reduce加入MyWindow

前言 之前文章 <从0到1学习Flink>-- Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer).存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink 的插件呢?确实,所以 Flink 里面就默认支持了不少 sink,比如