Flink批处理与hbase的读写 source-hbase 父类 是模仿官方写的. import org.apache.flink.api.common.io.LocatableInputSplitAssigner; import org.apache.flink.api.common.io.RichInputFormat; import org.apache.flink.api.common.io.statistics.BaseStatistics; import org.apache.fl

hbase的put(List<Put> puts),delete(List<Delete> deletes),get(List<Get> gets)都是基于batch()实现的. //批处理数据,测试数据demoTable //注意:同一个rowKey不能同时使用put和delete private static void batchData() throws IOException{ Table table = helper.getConnection().getTa

--------20190905更新------- 沙雕了,可以用  JSONKeyValueDeserializationSchema,接收ObjectNode的数据,如果有key,会放在ObjectNode中 if (record.key() != null) { node.set("key", mapper.readValue(record.key(), JsonNode.class)); } if (record.value() != null) { node.set(&quo

一.Source 代码地址:https://gitee.com/nltxwz_xxd/abc_bigdata 1.1.flink内置数据源 1.基于文件 env.readTextFile("file://path") env.readFile(inputFormat, "file://path"); 2.基于socket数据源 env.socketTextStream("localhost", 6666, '\n') 3. 基于Collectio

前言 在 <从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 文章中,我给大家介绍了 Flink Data Source 以及简短的介绍了一下自定义 Data Source,这篇文章更详细的介绍下,并写一个 demo 出来让大家理解. Flink Kafka source 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了,都启动了!

摘要:本文主要介绍了FusionInsight Flink组件的基本原理.Flink任务提交的常见问题.以及最佳实践FAQ. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD Flink组件基本原理和常见问题解析>,作者:FI小粉丝 . Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎. 它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎. Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发p

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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

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

园子专属收看链接:https://developer.aliyun.com/special/ffa2021/live#?utm_content=g_1000316459 Flink Forward 是由 Apache 官方授权的 Flink 社区官方技术大会,本届 Flink Forward Asia (FFA 2021) 于 2022 年 1 月 8-9 日在线上举办,主办方是阿里云. 园子作为阿里云开发者社区的合作方,负责 1 月 8 日 FFA 2021 直播的线上推广,但由于是在周末,推

本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是https://data-artisans.com/blog/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka 2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本.该版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交Sink,即TwoPhaseCommitSinkFunction.该SinkFunctio

1. Flink简介 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流执行引擎(streaming dataflow engine),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.batch dataSet可以视作data Streaming的一种特例.基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务: DataSet API,对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便地使用Flink

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730329.html 今天看到一篇讲得比较清晰的框架对比,这几个框架的选择对于初学分布式运算的人来说确实有点迷茫,相信看完这篇文章之后应该能有所收获. 简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.

一.设计思想及介绍 基本思想:“一切数据都是流,批是流的特例” 1.Micro Batching 模式 在Micro-Batching模式的架构实现上就有一个自然流数据流入系统进行攒批的过程,这在一定程度上就增加了延时.具体如下示意图: 2.Native Streaming 模式 Native Streaming 计算模式每条数据的到来都进行计算,这种计算模式显得更自然,并且延时性能达到更低.具体如下示意图: 很明显Native Streaming模式占据了流计算领域 "低延时" 的核

转载自 huxihx,原文链接 [译]Flink + Kafka 0.11端到端精确一次处理语义的实现 本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink® (with Apache Kafka, too!). 目录 一.Flink应用的EOS二.Flink实现EOS应用三.Flink中实现两阶段提交

flink初始 flink是什么 为什么使用flink flink的基础概念 flink剖析 实例 flink是什么 flink是一个用于有界和无界数据流进行有状态的计算框架. flink提供了不同级别的抽象来开发流和批处理应用程序. 最底层是Stateful Stream processing,只提供有状态流它 通过Process Function嵌入到DataStream API中.它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件,并使用一致的容错状态.此外,用户可以注册事件时间和处理时间回调,允许

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解

Flink 核心技术浅析(整理版) https://www.cnblogs.com/swordfall/p/10612404.html 分类: Flink undefined 1. Flink简介 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流执行引擎(streaming dataflow engine),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.batch dataSet可以视作data Streaming的一种特例.基于流执行引擎

计算引擎 大数据计算引擎分为离线计算和实时计算,离线计算就是我们通常说的批计算,代表是Hadoop MapReduce.Hive等大数据技术.实时计算也被称作流计算,代表是Storm.Spark Streaming.Flink等大数据技术. 计算引擎也在不断更新迭代,下图展示的是每一代计算引擎的代表,从第一代的Hadoop MapReduce,到第二代的Spark,再到第三代的Flink技术,从批处理到微批,再到真正的流式计算. 实时计算 实时计算是相对离线计算的概念,重要是时效性.举个例子,我

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解

[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程 0x00 摘要 本文将通过源码分析,带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程,顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握. 0x01 总述 从静态角度讲,watermarks是实现流式计算的核心概念:从动态角度说,watermarks贯穿整个流处理程序.所以为了讲解watermarks的传播,需要对flink的很多模块/概念进行了解,涉及几乎各个阶段.我首先会讲解相关概念,然后会根据一个实例代码从以下几部分来