近年来出现了从单体架构向微服务架构的转变.微服务架构使应用程序更容易扩展和更快地开发,支持创新并加快新功能上线时间.但是这种方法会导致数据存在于不同的孤岛中,这使得执行分析变得困难.为了获得更深入和更丰富的见解,企业应该将来自不同孤岛的所有数据集中到一个地方. AWS 提供复制工具,例如 AWS Database Migration Service (AWS DMS),用于将数据更改从各种源数据库复制到各种目标,包括 Amazon Simple Storage Service (Amazon S

flink处理延迟 flink主要是处理实时数据的,在处理实时数据的过程中,难免会遇到乱序的存在.以事件时间举例,先发生的事件后到处理算子.flink针对乱序数据的处理主要有三种方式: 拨慢水位线的生成,这种情况会在声明的窗口时间中,类似延迟窗口时间的大小,实际是把水位线的生成减小了1秒,导致窗口延迟关闭.下面的例子声明创建了一个滚动事件时间窗口,有效期是5秒,但是在生成水位线的时候,会拨慢1秒,如果是1000毫秒开始,实际计算触发的时间是6000毫秒时触发,窗口有效期是[0,4999) .as

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本次分享分为5个部分介绍Apache Hudi的应用与实践 实时数据落地需求演进 基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践 基于Flink自定义实时数据落地实践 基于Flink+Hudi的应用实践 后续应用规划及展望 1. 实时数据落地需求演进 实时平台上线后,主要需求是开发实时报表,即抽取各类数据源做实时etl后,吐出实时指标到oracle库中供展示查询. 随着实时平台的稳定及推广开放,各种使用人员有了更广发的需求: 对实时开发来说,需要将实时sql数据落地做一些etl调试,数据取样等过

本文主要记录对象存储组件Minio.数据湖组件Hudi及查询引擎Hive\Spark之间的兼容性配置及测试情况,Spark及Hive无需多言,这里简单介绍下Minio及Hudi. MinIO 是在 GNU Affero 通用公共许可证 v3.0 下发布的高性能对象存储. 它是与 Amazon S3 云存储服务兼容的 API.可使用s3a的标准接口进行读写操作. 基于 MinIO 的对象存储(Object Storage Service)服务,能够为机器学习.分析和应用程序数据工作负载构建高性能基

感谢王祥虎@wangxianghu 投稿 Apache Hudi是由Uber开发并开源的数据湖框架,它于2019年1月进入Apache孵化器孵化,次年5月份顺利毕业晋升为Apache顶级项目.是当前最为热门的数据湖框架之一. 1. 为何要解耦 Hudi自诞生至今一直使用Spark作为其数据处理引擎.如果用户想使用Hudi作为其数据湖框架,就必须在其平台技术栈中引入Spark.放在几年前,使用Spark作为大数据处理引擎可以说是很平常甚至是理所当然的事.因为Spark既可以进行批处理也可以使用微批

前言 之前也分享了不少自己的文章,但是对于 Flink 来说,还是有不少新入门的朋友,这里给大家分享点 Flink 相关的资料(国外数据 pdf 和流处理相关的 Paper),期望可以帮你更好的理解 Flink. 书籍 1.<Introduction to Apache Flink book> 这本书比较薄,简单介绍了 Flink,也有中文版,读完可以对 Flink 有个大概的了解. 2.<Learning Apache Flink> 这本书还是讲的比较多的 API 使用,不仅有

在之前的文章中,我们从高级抽象到底层细节各个层面全面介绍了 Flink 网络栈的工作机制.作为这一系列的第二篇文章,本文将在第一篇的基础上更进一步,主要探讨如何监视与网络相关的指标,从而识别背压等因素带来的影响,或找出吞吐量和延迟的瓶颈所在.本文将简要介绍处理背压的手段,而之后的文章将进一步研究网络栈微调的话题.如果你不是很熟悉网络栈的知识,强烈建议先阅读本系列的第一篇文章 <原理解析 | 深入了解 Apache Flink 的网络协议栈>. 监控 网络监控工作中最重要的环节可能就是监控背压了

Flink是什么 Flink是一个分布式计算引擎 MapReduce Spark Storm 同时支持流计算和批处理 和Spark不同, Flink是使用流的思想做批, Spark是采用做批的思想做流 Flink的优势 和Hadoop相比, Flink使用内存进行计算, 速度明显更优 和同样使用内存的Spark相比, Flink对于流的计算是实时的, 延迟更低 和同样使用实时流的Storm相比, Flink明显具有更优秀的API, 以及更多的支持, 并且支持批量计算 速度 在单机上, Storm

一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk 关于Nishith Agarwal更详细的介绍,主要从事数据方面的工作,包括摄取标准化,数据湖原语等. 什么是数据湖?数据湖是一个集中式的存储,允许以任意规模存储结构化和非结构化数据.你可以存储原始数据,而不需要先转化为结构化的数据,基于数据湖之上可以运行多种类型的分析,如dashboard.大数据处理的可视化.实时分析.机器学习等. 接着看看对于构建PB

1. 业务背景介绍 客路旅行(KLOOK)是一家专注于境外目的地旅游资源整合的在线旅行平台,提供景点门票.一日游.特色体验.当地交通与美食预订服务.覆盖全球100个国家及地区,支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作,为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务. KLOOK数仓RDS数据同步是一个很典型的互联网电商公司数仓接入层的需求.对于公司数仓,约60%以上的数据直接来源与业务数据库,数据库有很大一部分为托管的AWS RDS-MYSQL 数据库,有超100

计算延迟时间 如果你正在经历响应延迟问题,你或许能够根据应用程序的具体情况算出它的延迟响应时间,或者你的延迟问题非常明显,宏观看来,一目了然.不管怎样吧,用redis-cli可以算出一台Redis 服务器的到底延迟了多少毫秒.踹这句: redis-cli --latency -h `host` -p `port` 网络和通信引起的延迟 当用户连接到Redis通过TCP/IP连接或Unix域连接,千兆网络的典型延迟大概200us,而Unix域socket可能低到30us.这完全基于你的网络和系统硬

作者:李呈祥 Flink项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多的人关注Flink项目.本文将深入分析Flink一些关键的技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统的开发者也能有所裨益. 注:本文假设读者对MapReduce,Spark及Storm等大数据处理系统有基本了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念.36大数据(http://www.36dsj.com/) Flink简介 Flink的核心是一个流式的数据流

1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架.其中 Apache Storm(以下简称"Storm")在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的 可靠性保证测试),有管理平台.常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建.而 Apache Flink(以下简称"Flink")在近期倍受关注,具有高吞吐.低延迟.高可靠和精确计算等 特性,对事件窗口有很好的支持,目

[白话解析] Flink的Watermark机制 0x00 摘要 对于Flink来说,Watermark是个很难绕过去的概念.本文将从整体的思路上来说,运用感性直觉的思考来帮大家梳理Watermark概念. 0x01 问题 关于Watermark,很容易产生几个问题 Flink 流处理应用中,常见的处理需求/应对方案是什么? Watermark究竟应该翻译成水印还是水位线? Watermark本质是什么? Watermark是如何解决问题? 下面我们就来简要解答这些问题以给大家一个大致概念,在后

导读 Flink 为实时计算提供了三种时间,即事件时间(event time).摄入时间(ingestion time)和处理时间(processing time). 遇到的问题: 假设在一个5秒的Tumble窗口,有一个EventTime是 11秒的数据,在第16秒时候到来了.图示第11秒的数据,在16秒到来了,如下图:该如何处理迟到数据 什么是Watermark Watermark的关键点: 目的:处理EventTime 窗口计算 本质:时间戳 生成方式:Punctuated和Periodi

Flink 面试--进阶篇 1.Flink是如何支持批流一体的? 2.Flink是如何做到高效的数据交换的? 3.Flink是如何做容错的? 4.Flink 分布式快照的原理是什么? 5.Flink 是如何保证Exactly-once语义的? 6.Flink 的 kafka 连接器有什么特别的地方? 7.说说 Flink的内存管理是如何做的? 8.说说 Flink的序列化如何做的? 9.Flink中的Window出现了数据倾斜,你有什么解决办法? 10. Flink中在使用聚合函数 GroupB

1. 引言 从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线,在Uber平台上提供安全.无缝的运输和交付体验需要可靠.高性能的大规模数据存储和分析.2016年,Uber开发了增量处理框架Apache Hudi,以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能.一年后,我们开源了该解决方案,以使得其他有需要的组织也可以利用Hudi的优势.接着在2019年,我们履行承诺,进一步将其捐赠给了Apache Software Foundation,差不多一年半之后,Apache Hudi毕业成为Apache Softwar

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来自字节跳动的管梓越同学一篇关于Apache Hudi在字节跳动推荐系统中EB级数据量实践的分享. 接下来将分为场景需求.设计选型.功能支持.性能调优.未来展望五部分介绍Hudi在字节跳动推荐系统中的实践. 在推荐系统中,我们在两个场景下使用数据湖 我们使用BigTable作为整个系统近线处理的数据存储,这是一个公司自研的组件TBase,提供了BigTable的语义和搜索推荐广告场景下一些需求的抽象,并屏蔽底层存储的差异.为了更好的理解,这里可以把它直接看做一个HBase.在这过程中为了能够服务

前段时间详细地阅读了 <Apache Flink的流处理> 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细.全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家.有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开. 一.传统的数据处理框架 1.1事务型处理 企业在日常业务运营过程中会用到各类基于web的应用,通常是业务系统,比如订单.客户系统等等