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 1. 快速生成Flink项目 1.推荐开发工具 idea+maven+git 2.推荐开发语言 Java或者Scala https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/quickstart/java_api_quickstart.h

val file = sc.textFile("hdfs://zhcloudil-lcnode04:8020/user/cloudil/wc_spark.txt") val counts = file.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile("hdfs://zhcloudil-lcnode04

本文翻译自官网:Use Hive connector in scala shell  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/scala_shell_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink Scala Shell 是尝试 flink 的便捷方法. 您也可以在 scala shell 中使用 hive,而不是在pom文件中指定 hive 依赖关

现在大数据相关服务,越来越倾向于使用scala语言,scala函数式编程的优势我不多赘述.最明显的一个优点,代码简洁.看个WordCount实现对比: Java版WordCount ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataSet<String> text = env.readTextFile("/path/to/file"); DataSet<Tupl

维基百科在 IRC 频道上记录 Wiki 被修改的日志,我们可以通过监听这个 IRC 频道,来实时监控给定时间窗口内的修改事件.Apache Flink 作为流计算引擎,非常适合处理流数据,并且,类似于 Hadoop MapReduce 等框架,Flink 提供了非常良好的抽象,使得业务逻辑代码编写非常简单.我们通过这个简单的例子来感受一下 Flink 的程序的编写. 通过 Flink Quickstart 构建 Maven 工程 Flink 提供了 flink-quickstart-java

在本文中,我们将从零开始,教您如何构建第一个Apache Flink (以下简称Flink)应用程序. 开发环境准备 Flink 可以运行在 Linux, Max OS X, 或者是 Windows 上.为了开发 Flink 应用程序,在本地机器上需要有 Java 8.x 和 maven 环境. 如果有 Java 8 环境,运行下面的命令会输出如下版本信息: $ java -versionjava version "1.8.0_65" Java(TM) SE Runtime Envir

上一篇介绍了编写 Flink 程序的基本步骤,以及一些常见 API,如:map.filter.keyBy 等,重点介绍了 keyBy 方法.本篇将继续介绍 Flink 中常用的 API,主要内容为 指定 transform 函数 Flink 支持的数据类型 累加器 指定 transform 函数 许多 transform 操作需要用户自定义函数来实现,Flink 支持多种自定义 transform 函数,接下来一一介绍. 实现接口 /** * 实现 MapFunction 接口 * 其中泛型的第

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

序 工作中用Flink做批量和流式处理有段时间了,感觉只看Flink文档是对Flink ProgramRuntime的细节描述不是很多, 程序员还是看代码最简单和有效.所以想写点东西,记录一下,如果能对别人有所帮助,善莫大焉. 说一下我的工作,在一个项目里我们在Flink-SQL基础上构建了一个SQL Engine, 使懂SQL非技术人员能够使用SQL代替程序员直接实现Application, 然后在此基础上在加上一些拖拽的界面,使不懂SQL非技术人员 利用拖拽实现批量或流式数据处理的Appli

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

Spark 是用Scala代码写的.为了调试Spark,做了如下尝试. 1.Eclipse下:Java 项目 ,Using Maven,编写了一个java 版Spark应用. Spark的代码(scala代码可以调试,但是查看变量极不方便,不忍直视,毕竟调试器时Java的,但代码是scala生成的字节码,还是有出入的). 2.Scala IDE下:Scala 项目,Using Maven,编写一个Scala版的Spark应用. 报找不到类的异常.解决该问题的方法是:http://scala-id

第一步:学习使用Scala解释器 开始Scala最简单的方法是使用Scala解释器,它是一个编写Scala表达式和程序的交互式“shell”.在使用Scala之前需要安装Scala,可以参考 First Steps to Scala 内容. 你可以在命令提示符里输入scala使用它: $ scala Welcome to Scala version 2.9.2. Type in expressions to have them evaluated. Type :help for more inf

一.编写SessionFilter.scala代码 package filters import javax.inject.{Inject, Singleton} import akka.stream.Materializer import controllers.routes import play.api.mvc.{Filter, RequestHeader, Result, Results} import scala.concurrent.Future @Singleton class S

在play模板中格式化Date非常简单,只要编写一个静态函数,然后在模板中直接使用就可以了.如编写Html.scala package utils import java.text.SimpleDateFormat import java.util.Date object Html { def formatDate(date: Date, pattern: String): String = { val dataStr = new SimpleDateFormat(pattern).format

最近用play来做一个小项目,里面用到了发送邮件的功能.这里我将这部分抽出来分享,毕竟目前来看paly于scala方面的中文资料在网上还是毕竟少,希望我的这篇文章能为有需要的人提供一点思路. 下面写下我发送邮件的配置以及步骤,我用的是网易yeah.net邮箱,需要在邮箱设置里面启用smtp和设置客户端授权码才行. 我们在play应用中的build.sbt中引入相应的包 "com.typesafe.play" %% "play-mailer" % "5.0.

想要编写能够独立运行的Scala程序,就必须创建有main方法(仅带一个参数Array[String],且结果类型为Unit)的单例对象. 任何拥有合适签名的main方法的单例对象都可以用来作为程序的入口点. 1)编写HelloWorld.scala文件,文件内容如下: object HelloWorld{ def main(args:Array[String]){ println("Hello World") } } 2)然后使用scalac命令进行编译,进入命令提示行: scala

http://www.infoq.com/cn/articles/scala-technology/ 我无可救药地成为了Scala的超级粉丝.在我使用Scala开发项目以及编写框架后,它就仿佛凝聚成为一个巨大的黑洞,吸引力使我不得不飞向它,以至于开始背离Java.固然Java 8为Java阵营增添了一丝亮色,却是望眼欲穿,千呼万唤始出来.而Scala程序员,却早就在享受lambda.高阶函数.trait.隐式转换等带来的福利了. Java像是一头史前巨兽,它在OO的方向上几乎走到了极致,硬将它拉

1. 写在前面 在大数据实时计算方向,天猫双11的实时交易额是最具权威性的,当然技术架构也是相当复杂的,不是本篇博客的简单实现,因为天猫双11的数据是多维度多系统,实时粒度更微小的.当然在技术的总体架构上是相近的,主要的组件都是用到大数据实时计算组件Flink(当然阿里是用了基于Flink深度定制和优化改装的Blink).下图是天猫双11实时交易额的大体架构模型及数据流向(参照https://baijiahao.baidu.com/s?id=1588506573420812062&wfr=spi

1.概述 在流数据应用场景中,往往会通过Flink消费Kafka中的数据,然后将这些数据进行结构化到HDFS上,再通过Hive加载这些文件供后续业务分析.今天笔者为大家分析如何使用Flink消费Kafka的数据后,将消费后的数据结构化到Hive数据仓库中. 2.内容 Hive能够识别很多类型的文件,其中包含Parquet文件格式.因此,我们只需要将Flink消费Kafka后的数据以Parquet文件格式生成到HDFS上,后续Hive就可以将这些Parquet文件加载到数据仓库中.具体流程图如下所

Flink部署-standalone模式 2018年11月30日 00:07:41 Xlucas 阅读数:74   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/paicMis/article/details/84642263 安装环境信息 flink-1.6.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz hadoop-2.7.5 java 1.8 zookeeper 3.4.6 os:centos 6.4 1 2 3 4 5 1