摘要:今天和大家聊聊Flink双流Join问题.这是一个高频面试点,也是工作中常遇到的一种真实场景. 本文分享自华为云社区<万字直通面试:Flink双流JOIN>,作者:大数据兵工厂 . 如何保证Flink双流Join准确性和及时性.除了窗口join还存在哪些实现方式.究竟如何回答才能完全打动面试官呢..你将在本文中找到答案. 1 引子 1.1 数据库SQL中的JOIN 我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作.如下所示的订单查询SQL,通过将订单表的id和订单详情表order_id关联,获取

有状态的计算作为容错以及数据一致性的保证,是当今实时计算必不可少的特性之一,流行的实时计算引擎包括 Google Dataflow.Flink.Spark (Structure) Streaming.Kafka Streams 都分别提供对内置 State 的支持.State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据,部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据,这让业界不禁思考: State 和 Database 是何种关系?有没有可能用 State 来代替数据库呢?

原文链接: 一文了解Flink State Backends 当我们使用Flink进行流式计算时,通常会产生各种形式的中间结果,我们称之为State.有状态产生,就必然涉及到状态的存储,那么Flink中定义了哪些形式的状态存储呢,下面一一给大家介绍一下. State Backends MemoryStateBackend FsStateBackend RocksDBStateBackend MemoryStateBackend 顾名思义,MemoryStateBackend状态后端是将状态数据以

在Flink – Checkpoint 没有描述了整个checkpoint的流程,但是对于如何生成snapshot和恢复snapshot的过程,并没有详细描述,这里补充   StreamOperator /** * Basic interface for stream operators. Implementers would implement one of * {@link org.apache.flink.streaming.api.operators.OneInputStreamOper

  public class StreamTaskState implements Serializable, Closeable { private static final long serialVersionUID = 1L; private StateHandle<?> operatorState; private StateHandle<Serializable> functionState; private HashMap<String, KvStateSnaps

State Backends 的作用 有状态的流计算是Flink的一大特点,状态本质上是数据,数据是需要维护的,例如数据库就是维护数据的一种解决方案.State Backends 的作用就是用来维护State的.一个 State Backend 主要负责两件事:Local State Management(本地状态管理) 和 Remote State Checkpointing(远程状态备份). Local State Management(本地状态管理) State Management 的主

背景 今天我们来聊一聊flink中状态rescale的性能优化.我们知道flink是一个支持带状态计算的引擎,其中的状态分为了operator state和 keyed state两类.简而言之operator state是和key无关只是到operator粒度的一些状态,而keyed state是和key绑定的状态.而Rescale,意味着某个状态节点发生了并发的缩扩.在任务不修改并发重启的情况下,我们只需要按照task,将先前job的各个并发的state handle重新分发处理下载远程的持

streamTask的invoke方法中,会循环去调用task上的每个operator的initializeState方法,在这个方法中,会真正创建除了savepointStream的其他三个对象, 而savepointStream会lazy到做savepoint的时候才创建对象,这个也可以理解,毕竟savepoint不是必须的.那么,三个对象创建了之后,就可以发挥作用了吗?不是.KeyedStateBackend和OperatorStateBackend创建之后立刻就会发生作用,因为用户的代码

以前的数据分析项目(版本1.4.2),对从Kafka读取的原始数据流,调用split接口实现分流. 新项目决定使用Flink 1.7.2,使用split接口进行分流的时候,发现接口被标记为depracted(后续可能会被移除). 搜索相关文档,发现新版本Flink中推荐使用带外数据进行分流. 预先建立OutputTag实例(LogEntity是从kafka读取的日志实例类). private static final OutputTag<LogEntity> APP_LOG_TAG = new

1.前言 本文主要基于实践过程中遇到的一系列问题,来详细说明Flink的状态后端是什么样的执行机制,以理解自定义函数应该怎么写比较合理,避免踩坑. 内容是基于Flink SQL的使用,主要说明自定义聚合函数的一些性能问题,状态后端是rocksdb. 2.Flink State https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/stream/state/state.html 上面是官方文档,这里按照个人思路快速理解一下

Flink的高可用集群环境 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能. 因现在主要Flink这一块做先关方面的学习,因此准备要开通Apache Flink专栏这一块定期发布一些文章.今天在自己的博客因为专栏无法申请通过,所以先在此记录第一篇关于Flink部署的文章. 在这里顺便打个小广告,Flink社区第一季线下meetup,已在上海,北京举办.接下来分别会在成都和深圳举办接下来的几期,也希望小伙伴们踊跃的加入到

摘要: 实际问题 在流计算场景中,数据会源源不断的流入Apache Flink系统,每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算.如果我们想进行一个Count聚合计算,那么每次触发计算是将历史上所有流入的数据重新新计算一次,还是每次计算都是在上一次计算结果之上进行增量计算呢?答案是肯定的,Apache Flink是基于上一次的计算结果进行增量计算的. 实际问题 在流计算场景中,数据会源源不断的流入Apache Flink系统,每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算.如果我们

译自:https://reactjs.org/docs/lifting-state-up.html (适当进行了裁减) 通常我们会碰到这样的情况,当某个组件的state数据改变时,几个React组件同时都需要做出反应.这时我们推荐把相应的state值共享到这些组件最接近的父类中.让我们看下实际是怎么做的. 在这个章节,我们将创建一个“温度计算器”,这个计算器通过给定的温度来计算水是不是沸腾了. 我们将从一个BoilingVerdice(沸水判定)组件开始.这个组件接受一个摄氏温度值作为其prop

spark总结 1.Spark的特点: 高可伸缩性 高容错 基于内存计算 支持多种语言:java,scala,python,R 高质量的算法,比MapReduce快100倍 多种调度引擎:可以运行于YARN,Mesos,standalone 等. 2.spark的提供的功能 以及应用场景 spark功能模块 应用场景 RDD 离线数据处理 Spark SQL, DataFrames and Datasets 结构化的关系数据运算 Structured Streaming 结构化流:统一批处理与流

http://ictlabs-summer-school.sics.se/2015/slides/flink-advanced.pdf http://henning.kropponline.de/2015/10/18/10-resources-for-deep-dive-into-apache-flink/ https://www.slideshare.net/stephanewen1/continuous-processing-with-apache-flink-strata-london-2

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 从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类: 1.Event Time:Event 真正产生的时间,我们称之为Event Time. 2.Ingestion Time:Event 事件被Source拿到,进入Flink处理引擎的时间,我们称之为Ingestion Time. 3.Window

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,

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

两年Flink迁移之路:从standalone到on yarn,处理能力提升五倍 https://segmentfault.com/a/1190000020209179 flink 1.7k 次阅读  ·  读完需要 41 分钟 6 一.背景与痛点 在2017年上半年以前,TalkingData的App Analytics和Game Analytics两个产品,流式框架使用的是自研的td-etl-framework.该框架降低了开发流式任务的复杂度,对于不同的任务只需要实现一个changer链即

Flink API 历史变迁 在 Flink 1.0.0 时期,加入了 State API,即 ValueState.ReducingState.ListState 等等.State API 可以认为是 Flink 里程碑式的创新,它能够让用户像使用 Java 集合一样地使用 Flink State,却能够自动享受到状态的一致性保证,不会因为故障而丢失状态.包括后来 Apache Beam 的 State API 也从中借鉴了很多. 在 Flink 1.1.0 时期,支持了 Session Wi

大数据作为未来技术的基石已成为国家基础性战略资源,挖掘数据无穷潜力,将算力推至极致是整个社会面临的挑战与难题. Apache Flink 作为业界公认为最好的流计算引擎,不仅仅局限于做流处理,而是一套兼具流.批.机器学习等多种计算功能的大数据引擎,以其高吞吐低延时的优异实时计算能力.支持海量数据的亚秒级快速响应帮助企业和开发者实现数据算力升级,并成为阿里.腾讯.滴滴.美团.字节跳动.Netflix.Lyft 等国内外知名公司建设实时计算平台的首选. 更好的释放 Flink 的强大算力,需要解决哪