[源码解析] Flink的groupBy和reduce究竟做了什么 目录 [源码解析] Flink的groupBy和reduce究竟做了什么 0x00 摘要 0x01 问题和概括 1.1 问题 1.2 概括 0x02 背景概念 2.1 MapReduce细分 2.2 MapReduce细分 2.3 Combine 2.4 Partition 2.5 Shuffle 2.6 Reducer 0x03 代码 0x04 从Flink JAVA API入手挖掘 4.1 GroupBy是个辅助概念 4.1

使用Flink HA功能维护JobManager中组件的生命周期,可以有效的避免因为JobManager 进程失败导致任务无法恢复的情况. 接下来分享下 Flink HA功能的实现 大纲 基于Zookeeper+Hadoop HA功能的实现 HA功能的接口概述 基于Zookeeper实现的HA接口 手工课: 添加个新的组件并使用HA功能维护生命周期 1.基于Zookeeper+Hadoop HA功能的实现 Zookeeper: Zookeeper的结构: /leaderlatch : leade

1.reduce操作,在分组的dataset上使用,也可以在不分组的dataset上使用 应用于分组DataSet的Reduce转换使用用户定义的reduce函数将每个组减少为单个元素.对于每组输入元素,reduce函数连续地将元素对组合成一个元素,直到每个组只剩下一个元素. 注意,对于ReduceFunction,返回对象的key字段应与输入值匹配.这是因为reduce是可隐式组合(combine)的,并且从combine运算符发出的对象在传递给reduce运算符时再次按key分组. 1.1

摘要: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运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.目前,Apache Flink 1.9.0版本已经正式发布,该版本有什么样的里程碑意义,又具有哪些重点改动和新功能呢?本文中,阿里巴巴高级技术专家伍翀就为大家带来了对于Apache Flink 1.9.0版本的介绍. 演讲嘉宾介绍: 本次分享主要分为以下三个方面: Flink 1.9.0的里程碑意义 Flink 1.9.0的重点改动和新

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

本文翻译自flink官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/stream/operators/windows.html Windows是处理无限流的核心.Windows将流分成有限大小的“存储桶”,我们可以在其上应用计算.本文档重点介绍如何在Flink中执行窗口,以及程序员如何从其提供的功能中获得最大收益. 窗口式Flink程序的一般结构如下所示.第一个段指的是键控流,第二个段指的是非键控流.正如我们所

前言 Flink 是流式的.实时的 计算引擎 上面一句话就有两个概念,一个是流式,一个是实时. 流式:就是数据源源不断的流进来,也就是数据没有边界,但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行,所以这里面就有一个问题,边界怎么确定? 无非就两种方式,根据时间段或者数据量进行确定,根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界,根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界,Flink 中就是这么划分边界的,本文会详细讲解. 实时:就是数据发送过来之后立马就进行相关的计算,然后将结果输出.这里的计算有两种:

前言.flink介绍: Apache Flink 是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算.通过对时间精确控制以及状态化控制,Flink能够运行在任何处理无界流的应用中,同时对有界流,则由一些专为固定数据集设计的算法和数据结构进行了内部处理,从而提升了性能. 1.flink特性 (1)Flink是一个开源的流处理框架,它具有以下特点: 分布式:Flink程序可以运行在多台机器上. 高性能:处理性能比较高. 高可用:由于Flink程序本身是稳定的,因此它支持高可用性. 准确:

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho

很多时候需要累加数组项的得到一个值(比如说求和).如果你碰到一个类似的问题,你想到的方法是什么呢?会不会和我一样,想到的就是使用for或while循环,对数组进行迭代,依次将他们的值加起来.比如: var arr = [1,2,3,4,5,6]; Array.prototype.sum = function (){ var sumResult = 0; for (var i = 0; i < this.length; i++) { sumResult += parseInt(this[i]);

做前端有多年了,看过不少技术文章,学了新的技术,但更新迭代快的大前端,庞大的知识库,很多学过就忘记了,特别在项目紧急的条件下,哪怕心中隐隐约约有学过一个方法,但会下意识的使用旧的方法去解决,多年前ES5几个新增的数组方法,好用但是常忘记用,趁着这周比较清闲,重温下并做下笔记,养成记笔记的好习惯. forEach map filter some every reduce reduceRight forEach forEach是ES5的Array方法中用得最频繁的一个,就是遍历,循环输出,它接受一个

map()和reduce()是一种在处理大数据时的重要思想,在平时也可以利用.在python中内置了这两个方法,map取映射的意思,reduce取归纳的意思. 一.map() map(func, lsd) 参数1是函数 参数2是序列 功能:将传入的函数依次作用在序列中的每一个元素,并把结果作为一个新的Iterator返回. 注:可迭代对象是个惰性的列表,直接输出为一个地址,要想输出里面内容要显示的写出来,eg:print(list(res)) # 下面实例的目标是将列表中的字符转换为整形 def

1. filter 功能: filter的功能是过滤掉序列中不符合函数条件的元素,当序列中要删减的元素可以用某些函数描述时,就应该想起filter函数. 调用: filter(function,sequence),function可以是匿名函数或者自定义函数,它会对后面的sequence序列的每个元素判定是否符合函数条件,返回TRUE或者FALSE,从而只留下TRUE的元素:sequence可以是列表.元组或者字符串 x = [1,2,3,4,5] print(list(filter(lambd

干货 | Flink及主流流框架比较 IT刊 百家号17-05-2220:16 引言 随着大数据时代的来临,大数据产品层出不穷.我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研,今天与大家分享一下.Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架.是不是听起来很像spark?没错,两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户.虽然目标非常类似,但是flink在实现上和spark存在着很大的区别,flink是一个面向流的处

# filter用法 (对每一个数据进行筛选,满足条件的就保留)# 1,filter(功能函数,容器类型数据)# 2,过滤出来是一个地址,用list,或tuple进行包装# 3,过滤出来的是原容器类型数据的子集 # reduce用法 (对所有数据进行处理的一个结果)# 1,reduce(功能函数,容器类型数据) 注意:功能函数一般是两个参数# 2,所有数据进行结合的一个结果 # map用法 (对每一个数据进行处理,处理后数据长度与原容器长度一样)# 1,map(功能函数,容器类型数据)# 2,得

本文整理自云栖社区之前对阿里搜索事业部资深搜索专家蒋晓伟老师的一次采访,蒋晓伟老师,认真而严谨.在加入阿里之前,他曾就职于西雅图的脸书,负责过调度系统,Timeline Infra和Messenger的项目.而后在微软的SQL Server引擎担任过Principal Engineer,负责关系数据库的架构工作.2014年加入阿里以后,作为阿里搜索事业部资深搜索专家,他负责搜索工程的数据团队. 谈起大数据框架,业内尤其对于开源大数据生态圈的许多优秀的计算框架耳熟能详,比如Spark.Hadoop

本文转自:https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/23229 第 1 章 为何选择 Flink 人们对某件事的正确理解往往来自基于有效论据的结论.要获得这样的结论,最有效的方法就是沿着事件发生的轨迹进行分析. 许多系统都会产生连续的事件流,如行驶中的汽车发射出 GPS 信号,金融交易,移动通信基站与繁忙的智能手机进行信号交换,网络流量,机器日志,工业传感器和可穿戴设备的测量结果,等等.如果能够高效地分析大规模流数据,我们对上述系统的理解将会更清楚

转自:http://www.sohu.com/a/142553677_804130 引言 随着大数据时代的来临,大数据产品层出不穷.我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研,今天与大家分享一下.Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架.是不是听起来很像spark?没错,两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户.虽然目标非常类似,但是flink在实现上和spark存在着很大的区别,flink是一个面向流

什么是reduce方法? 先来看一下用用法: var arr = [1, 2, 3, 4] var sum = (a, b) => a + b arr.reduce(sum, 0) 由上面代码可以看出,reduce对数组arr的每一个成员执行了sum函数.sum的参数a是累积变量,参数b是当前的数组成员.每次执行时,b会回到a,最后输出a. 累积变量必须有一个初始值,上例是reduce函数的第二个参数0,如果省略该参数,那么初始值默认是数组的第一个成员. var arr = [1, 2, 3,

https://mp.weixin.qq.com/s/noD2Jv6m-somEMtjWTJh3w 本文是根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由阿里巴巴高级开发工程师沙晟阳分享,主要面向于初次接触 Flink.或者对 Flink 有了解但是没有实际操作过的同学.希望帮助大家更顺利地上手使用 Flink,并着手相关开发调试工作. 主要内容: Flink 开发环境的部署和配置 运行 Flink 应用 单机 Standalone 模式 多机 Standalone 模式 Yarn 集群

Flink开发环境部署配置 Flink是一个以Java及Scala作为开发语言的开源大数据项目,代码开源在github上,并使用maven来编译和构建项目.所需工具:Java.maven.Git. 本次操作是在windows环境下. 一.工具安装 Java配置(略) maven配置 下载安装 配置环境变量 修改settings.xml设置 更改本地仓库目录,默认是C:\用户\.m2\Respository,为了避免C盘空间不够,更改到其他盘目录 <localRepository>D:\Resp