一.背景说明: 有需求需要对数据进行统计,要求每隔5分钟输出最近1小时内点击量最多的前N个商品,数据格式预览如下: 543462,1715,1464116,pv,1511658000 662867,2244074,1575622,pv,1511658000 561558,3611281,965809,pv,1511658000 894923,3076029,1879194,pv,1511658000 834377,4541270,3738615,pv,1511658000 315321,9421

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.访客跳出明细介绍 首先要识别哪些是跳出行为,要把这些跳出的访客最后一个访问的页面识别出来.那么就要抓住几个特征: 该页面是用户近期访问的第一个页面,这个可以通过该页面是否有上一个页面(last_page_id)来判断,如果这个表示为空,就说明这是这个访客这次访问的第一个页面. 首次访问之后很长一段时间(自己设定),用户没继续再有其他页面的访问. 这第一个特征的识别很简单,保留 last_page_id 为空的就可以了.但是第二个访问的判断,其实有点麻烦,首先这不是用一条数据就能得出结论的,需

1. Flink Flink介绍: Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎.它主要是由 Java 代码实现.目前主要还是依靠开源社区的贡献而发展.对 Flink 而言,其所要处理的主要场景就是流数据,批数据只是流数据的一个极限特例而已.再换句话说,Flink 会把所有任务当成流来处理,这也是其最大的特点.Flink 可以支持本地的快速迭代,以及一些环形的迭代任务. Flink的特性: Flink是个分布式流处理开源框架: 1>. 即使数据源是无序的或者晚到达的数据,也能保持结果准确

Alink漫谈(十三) :在线学习算法FTRL 之 具体实现 目录 Alink漫谈(十三) :在线学习算法FTRL 之 具体实现 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 在线训练 2.1 预置模型 2.1.1 训练模型 2.1.2 加载模型 2.2 分割高维向量 2.3 迭代训练 2.3.1 Flink Stream迭代功能 2.3.2 迭代构建 2.3.2.1 迭代的输入 2.3.2.2 迭代的反馈 2.3.3 迭代体 CalcTask / ReduceTask 2.3.3.1 迭代初始化

这里将介绍Flink对有状态计算的支持,其中包括状态计算和无状态计算的区别,以及在Flink中支持的不同状态类型,分别有 Keyed State 和 Operator State .另外针对状态数据的持久化,以及整个 Flink 任务的数据一致性保证,Flink 提供了 Checkpoint 机制处理和持久化状态结果数据,随后对状态数据 Flink 提供了不同的状态管理器来管理状态数据,例如: MemoryStateBackend 等. 有状态计算 在Flink架构体系中,有状态计算可以说是Fl

原文地址: 大数据计算引擎之Flink Flink CEP复杂事件编程 复杂事件编程(CEP)是一种基于流处理的技术,将系统数据看作不同类型的事件,通过分析事件之间的关系,建立不同的时事件系序列库,并利用过滤.关联.聚合等技术,最终有简单事件产生高级事件,并通过模式规则的方式对重要信息进行跟踪和分析,从实时数据中心发掘有价值的信息.复杂事件处理主要应用于防范网络欺诈.设备故障检测.风险规避和智能营销等领域.目前主流的CEP工具具有Esper,Jboss Drools和上夜班的MicroSoft

一.Flink概述 1.基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算.Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算.主要特性包括:批流一体化.精密的状态管理.事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等.Flink不仅可以运行在包括YARN.Mesos.Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署.在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题. 这里要说明两个概念: 边界:无边界和有边界数据流,

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对于流处理架构的意义十分重要,Kafka让消息具有了持久化的能力,而处理数据,甚至穿越时间的能力都要靠Flink来完成. 在Streaming-大数据的未来一文中我们知道,对于流式处理最重要的两件事,正确性,时间推理工具.而Flink对两者都有非常好的支持. Flink对于正确性的保证 对于连续的事件流数据,由于我们处理时可能有事件暂未到达,可能导致数据的正确性受到影响,现在采取的普遍做法的通过高延迟的离线计算保证正确性,但是也牺牲了低延迟. Flink的正确性体现在计算窗口的定义符合

业务数据的指数级扩张,数据处理的速度可不能跟不上业务发展的步伐.基于 Flink 的数据平台构建.运用 Flink 解决业务场景中的具体问题等随着 Flink 被更广泛的应用于广告.金融风控.实时 BI.实时数仓.实时推荐等多种业务场景,在生产实践中已有丰富的案例与优秀的经验. Flink Forward Asia 倒计时 28 天,企业实践专题大会邀请了字节跳动.滴滴出行.快手.Bilibili.网易.爱奇艺.中国农业银行.奇虎360.贝壳找房.奇安信等不同行业一线技术专家分享 Apache

一.理想与现实 Apache Flink 是一个分布式流批一体化的开源平台.Flink 的核心是一个提供数据分发.通信以及自动容错的流计算引擎.Flink 在流计算之上构建批处理,并且原生的支持迭代计算,内存管理以及程序优化. 实时计算(Alibaba Cloud Realtime Compute,Powered by Ververica)是阿里云提供的基于 Apache Flink 构建的企业级大数据计算平台.在 PB 级别的数据集上可以支持亚秒级别的处理延时,赋能用户标准实时数据处理流程和行

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

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/event_timestamp_extractors.html 根据官网描述,Flink提供预定义的时间戳提取/水位线发射器.如下: Flink provides abstractions that allow the programmer to assign their own timestamps and emit their own watermarks. Mor

一.Flink概述 官网:https://flink.apache.org/ mapreduce-->maxcompute HBase-->部门 quickBI DataV Hive-->高德地图 Storm-->Jstorm ...... 2019年1月,阿里正式开源flink-->blink Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算. Flink设 计为在所有常见的集群环境中运行,以内存速度和任何规模执行计算. 大数据计算框

package com.zetyun.streaming.flink; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;import org.apache.fl

目录 Types Transformations Defining UDFs 本文API基于Flink 1.4 def main(args: Array[String]) { // 第一种会自动判断用本地还是远程.本地也可以用createLocalEnvironment() val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val remoteEnv = StreamExecutionEnvironment.createRe

        众所周知,flink是有状态的计算.所以学习flink不可不知状态.         正好最近公司有个需求,要用到flink的状态计算,需求是这样的,收集数据库新增的数据.         听起来很简单对吧?起初我也这么认为,现在发现,这尼玛就是变相的动态读取啊. 因为数据是一直在增加的,你需要记录这次收集的结果,用于下一次的运算,所以要用到状态计算. 废话不多说,直接上干货. 关于什么是有状态的flink计算,官方给出的回答是这样的:在flink程序内部存储计算产生的中间结果,

toc: true title: Flink 从 0 到 1 学习 -- Flink Data transformation(转换) date: 2018-11-04 tags: Flink 大数据 流式计算 前言 在第一篇介绍 Flink 的文章 <<从0到1学习Flink>-- Apache Flink 介绍> 中就说过 Flink 程序的结构 Flink 应用程序结构就是如上图所示: 1.Source: 数据源,Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类:

简述 WordCount(单词计数)作为大数据体系的标准示例,一直是入门的经典案例,下面用java和scala实现Flink的WordCount代码: 采用IDEA + Maven + Flink 环境:文末附 pom 文件和相关技术点总结: Java批处理版本 import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apa

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