我们想要一个能将键（key）映射到多个值的字典（即所谓的一键多值字典[multidict]）。 解决方案 字典是一种关联容器，每个键都映射到一个单独的值上。...如果想让键映射到多个值，需要将这多个值保存到另一个容器（列表、集合、字典等）中。...， defaultdict 会自动为将要访问的键（即使目前字典中并不存在这样的键）创建映射实体。...如果你并不需要这样的特性，你可以在一个普通的字典上使用 setdefault() 方法来代替。...因为每次调用都得创建一个新的初始值的实例（例子程序中的空列表 [] ）。 讨论 一般来说，构建一个多值映射字典是很容易的。但是如果试着自己对第一个值做初始化操作，就会变得很杂乱。
Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使DFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。...1.4 Hudi的特性 Apache Hudi支持在Hadoop兼容的存储之上存储大量数据，不仅可以批处理，还可以在数据湖上进行流处理。...Hudi采用多版本并发控制（MVCC），其中压缩操作合并日志和基本文件以生成新的文件切片，而清理操作清除未使用/旧的 文件切片以回收文件系统上的空间。...Hudi索引 Hudi 通过索引机制将给定的 hoodie key（record key + 分区路径）映射到文件id，从而提供高效的更新插入。...INMEMORY索引 在Spark、Java程序、Flink的内存中保存索引信息，Flink和Java默认使用当前索引 BUCKET索引 使用桶hash的方式定位文件组，在大数据量情况下效果较好。
Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使DFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。...Hudi采用多版本并发控制（MVCC），其中压缩操作合并日志和基本文件以生成新的文件切片，而清理操作清除未使用/旧的文件切片以回收文件系统上的空间。...Hudi索引Hudi 通过索引机制将给定的 hoodie key（record key + 分区路径）映射到文件id，从而提供高效的更新插入。...GLOBAL_BLOOM索引与Boolm索引类似，但是作用范围是全局Simple索引针对从存储上的表中提取的键对传入的更新/删除记录执行精益联接。...INMEMORY索引在Spark、Java程序、Flink的内存中保存索引信息，Flink和Java默认使用当前索引BUCKET索引使用桶hash的方式定位文件组，在大数据量情况下效果较好。
Flink程序可以将多种转换组合成复杂的数据流拓扑。...将当前元素与最后一个减小的值合并并发出新值。...Windows会根据某些特征（例如，最近5秒钟内到达的数据）对所有流事件进行分组。警告：*在许多情况下，这是非并行*转换。...，在流中创建“反馈”循环。...这对于定义不断更新模型的算法特别有用。以下代码从流开始，并连续应用迭代主体。
执行时，Flink程序被映射到由流和转换算子组成的流式数据流(streaming dataflows)。每个数据流从一个或多个source开始，并在一个或多个sink中结束。...并行数据流图 Flink中的程序本质上是分布式并发执行的。在执行过程中，一个流有一个或多个流分区，每个算子有一个或多个算子子任务。...算子子任务之间相互独立，并且在不同的线程中执行，甚至有可能在不同的机器或容器上执行。 算子子任务的数量是该特定算子的并发数。流的并发数总是产生它的算子的并发数。...关于配置并发的更多信息可以参阅并发执行文档。 4. 窗口 聚合事件(比如计数、求和)在流上的工作方式与批处理不同。比如，不可能对流中的所有元素进行计数，因为通常流是无限的(无界的)。...一个流数据流可以可以从一个检查点恢复出来，其中通过恢复算子状态并从检查点重放事件以保持一致性(一次处理语义) 检查点时间间隔是在恢复时间(需要重放的事件数量)内消除执行过程中容错开销的一种手段。
、SubTask、Parallelism 1.Dataflow:Flink程序在执行的时候会被映射成一个数据流模型 2.Operator:数据流模型中的每一个操作被称作Operator,Operator...注意: slot是静态的概念，是指taskmanager具有的并发执行能力 parallelism是动态的概念，是指程序运行时实际使用的并发能力 Flink运行时组件 Flink运行时架构主要包括四个不同的组件...JobManager 会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫做“执行图”（ExecutionGraph），包含了所有可以并发执行的任务。...Flink执行图（ExecutionGraph） 由Flink程序直接映射成的数据流图是StreamGraph，也被称为逻辑流图，因为它们表示的是计算逻辑的高级视图。...--在JobManager上生成 物理执行图：将ExecutionGraph的并行计划,落实到具体的TaskManager上，将具体的SubTask落实到具体的TaskSlot内进行运行。
经测试，在单机并发为 2，Checkpoint Interval 为 1min 的配置下，46 min 内写入 59.9 million 去哪量数据，平均写入性能为 1.3 million/min。...如果在生产环境下使用 20 个并发，可以在一小时内同步超过 6 亿条数据，非常可观。...Join 在逻辑上存在诸多问题，维表 Join 需要额外系统，但有时语义不满足，因为维表更新并不触发计算。而且维表 Join 具有一定的随机性，会破坏完整的 Changelog 定义。...以上能力将与 Flink 社区一起在 1.17 版本中重点攻克。 第二，准确的流存储。存储本身能够产生完整的 Changelog ，下游的流计算易用性才能真正得到提高。...Flink Table Store 本质上是 Flink 在写的时候，通过一定的组织方式将数据通过文件方式放在 DFS 上，类似于 RocksDB 的分层分 level 的文件组织方式。
使用bin/flink run命令发布任务时，本质上是使用Flink自带的调度，与普通的在Flink集群上发布任务并没有不同。...当一个Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。...1.7 Flink目前存在的一些问题 在实时计算中有这么一个普遍的逻辑：业务逻辑中以一个流式数据源与几个相关的配置表进行join操作，而配置表并不是一成不变的，会定期的进行数据更新，可以看成一个缓慢变化的流...这种join环境存在以下几个尚未解决的问题： 1.对元数据库的读压力；如果分析程序有1000并发，是否需要读1000次； 2.读维表数据不能拖慢主数据流的throughput，每秒千万条数据量； 3.动态维表更新问题和一致性问题...对于2，在并发上做local cache，只有第一次需要真正查询redis，后续定期异步更新就好，不会影响到主数据流；对于5，因为现在不需要一下全量的读取维表数据到内存，用到的时候才去读，分摊了负载，也可以得到缓解
Flink 的流 - 动态表映射模型（如下图，来自 Flink 官网文档），可以很好地应对频繁更新和删除等记录。...[Flink 的流表映射] 由于开源版 Flink 的应用开发、调优、监控、运维较为繁琐，腾讯云为了解决这些痛点，推出了 流计算 Oceanus 产品。...为了支持频繁变更的数据，可以将 Flink 的 Retract Stream（回撤流）、Upsert Stream（更新-插入流）等含有状态标记的数据流，写入到 ClickHouse 的 CollapsingMergeTree...[Flink 回撤流与 CollapsingMergeTree 的映射] 考虑到 ClickHouse 擅长大批量写入的特点，还需要对 Flink ClickHouse Sink 增加攒批写入的支持，避免频繁写入造成的性能下降问题...后来随着大家对实时性的关注，在离线数仓的基础上又演进出了 Lambda 实时数仓。为了解决 Lambda 数仓重复开发和运维的繁杂等缺陷，Kappa 数仓也渐渐得到了采纳。
整个系统构建为 Apache Flink 工作流。 在高层次上，一旦嵌入准备好，就会触发相似性计算。 Pinterest 的媒体团队已通过 Kafka 提供通知。...通常嵌入在几秒钟内可用，并且管道使用流-流连接来同步多个嵌入的可用性。...考虑到问题的规模（峰值时，每秒评估近 50 万个实例），模型服务使用较好的优化，如 GPU 和微批处理以获得更好的性能。 存储与服务 如果检测到重复图像，则需要更新底层存储以提供映射服务。...如上所述，我们在存储中持久化了两种关系： 图像到簇头的映射 簇头到簇成员列表 图像到簇头的映射很简单，并且存储在 RocksDB 的本地变量中，它为我们提供了低延迟和线性可扩展性。...历史数据被转换为 Flink 工作流程可以理解的模式，并保存在 AWS S3 上的目录中。 工作流中添加了一个文件观察器操作符，以观察 S3 位置并将数据批量上传到存储系统中。
Flink 1.9 无论是在生产环境中运行 Apache Flink 还是在调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何读写以及更新 Flink Savepoint 中的状态？...Flink 1.9 之前的状态流处理 几乎所有重要的流处理应用程序都是有状态的，其中大多数都需要运行数月或者数年。...应用程序状态与数据集映射 State Processor API 可以将流应用程序状态与一个或多个可以单独处理的数据集进行映射。为了能够更好的使用 API，你需要了解这个映射的工作原理。...下图展示了 MyApp Savepoint 如何与数据库映射： 上图展示了 Src 的 Operator State 的值如何映射到一个具有一列五行的表上，每一行代表 Src 所有并行任务中的一个并行实例的状态条目...算子 Proc 的 Operator State os2 类似地也会映射到一个表上。
Flink的流-动态表映射模型（如下图，来自Flink官网文档），可以很好地应对频繁更新和删除等记录。...Flink的流表映射 由于开源版Flink的应用开发、调优、监控、运维较为繁琐，腾讯云为了解决这些痛点，推出了流计算Oceanus产品。...为了支持频繁变更的数据，可以将Flink的Retract Stream（回撤流）、Upsert Stream（更新-插入流）等含有状态标记的数据流，写入到ClickHouse的 CollapsingMergeTree...Flink回撤流与CollapsingMergeTree的映射 考虑到ClickHouse擅长大批量写入的特点，还需要对Flink ClickHouse Sink增加攒批写入的支持，避免频繁写入造成的性能下降问题...后来随着大家对实时性的关注，在离线数仓的基础上又演进出了Lambda实时数仓。为了解决Lambda数仓重复开发和运维的繁杂等缺陷，Kappa数仓也渐渐得到了采纳。
状态管理 有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。...检查输入流是否符合某个特定的模式，需要将之前流入的元素以状态的形式缓存下来。比如，判断一个温度传感器数据流中的温度是否在持续上升。...对一个时间窗口内的数据进行聚合分析，分析一个小时内某项指标的75分位或99分位的数值。 双流Join场景。...Flink的一个算子有多个子任务，每个子任务分布在不同实例上，我们可以把状态理解为某个算子子任务在其当前实例上的一个变量，变量记录了数据流的历史信息。当新数据流入时，我们可以结合历史信息来进行计算。...比如说，算子 A 的并发读为 1，包含两个元素 element1 和 element2，当并发读增加为 2 时，element1 会被分到并发 0 上，element2 则会被分到并发 1 上。
过去无论是在生产中使用，还是调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何访问和更新 Flink 保存点（savepoint）中保存的 state？...Flink 1.9 之前的状态流处理现状 几乎所有复杂的流处理应用程序都是有状态的，其中大多数都是设计为运行数月甚至数年。...在每一个版本中，Flink 社区都添加了越来越多与状态相关的特性，以提高检查点执行和恢复的速度、改进应用程序的维护和管理。 然而，Flink 用户经常会提出能够“从外部”访问应用程序的状态的需求。...将应用程序与数据集进行映射 状态处理器 API 将流应用程序的状态映射到一个或多个可以分别处理的数据集。为了能够使用 API，您需要了解此映射的工作方式。...总结 Flink 用户长时间以来都有从外部访问和修改流应用程序的状态的需求，借助于状态处理器 API，Flink 为用户维护和管理流应用程序打开了许多新可能性，包括流应用程序的任意演变以及应用程序状态的导出和引导
Flink 的流 - 动态表映射模型（如下图，来自 Flink 官网文档），可以很好地应对频繁更新和删除等记录。...Flink 的流表映射 由于开源版 Flink 的应用开发、调优、监控、运维较为繁琐，腾讯云为了解决这些痛点，推出了 流计算 Oceanus 产品。...为了支持频繁变更的数据，可以将 Flink 的 Retract Stream（回撤流）、Upsert Stream（更新-插入流）等含有状态标记的数据流，写入到 ClickHouse 的 CollapsingMergeTree...Flink 回撤流与 CollapsingMergeTree 的映射 考虑到 ClickHouse 擅长大批量写入的特点，还需要对 Flink ClickHouse Sink 增加攒批写入的支持，避免频繁写入造成的性能下降问题...后来随着大家对实时性的关注，在离线数仓的基础上又演进出了 Lambda 实时数仓。为了解决 Lambda 数仓重复开发和运维的繁杂等缺陷，Kappa 数仓也渐渐得到了采纳。
首先，Flink在处理规模化的连续数据流方面非常强大，具有统一的批处理和流处理引擎。...:00:00" } 如果需要将每个传感器ID与位置映射，并且温度需要以华氏度表示，Flink可以更新JSON结构为： { "sensor_id": "SensorA", "location": ...提供） 在这里，Flink的一个优势是在规模上处理庞大的Kafka流 — 达到每秒数百万事件 — 实时。...因此，在需要通过连续数据流监视和更新状态来识别偏差和异常的复杂模式的用例中，Flink可以监视和更新状态以识别偏差和异常。...例如，假设我们正在构建一个监视安全登录以寻找可疑行为的应用程序。我们可能希望在5分钟的窗口内设置一个阈值：即更新并发出登录尝试的状态。这对于Flink来说很容易。
基于人们的社交活动（例如，在世界范围内消费，发布和共享新闻和更新），微博团队开发了一个社交网络，该社交网络可以将用户连接起来，并根据他们的活动和兴趣将内容映射到人们。 ?...使用 Flink 独特的抽象集及其统一的 API，我们能够在微博上巩固我们的机器学习管道。...我们通过使用 Apache Flink 的计时器和状态来过滤，映射和执行多流联接，从而将 Flink 用于管道的示例生成服务。然后，我们将数据集合输入到样本池中，即样本元数据的集合。...5 使用 Apache Flink 进行示例生成和多流联接 如前所述，Apache Flink 在微博机器学习平台的样本生成和样本池服务中起着至关重要的作用（如下图 7 所示）。...6 Flink 在微博的后续使用 如前几节所述，通过使用 Apache Flink，我们能够在微博上统一我们的在线和离线机器学习管道。
这篇文章阐述了 Flink 应用程序达到生产状态所必须的配置步骤。在以下部分中，我们概述了在 Flink 作业达到生产状态之前技术领导、DevOps、工程师们需要仔细考虑的重要配置参数。...明确定义 Flink 算子的最大并发度 Flink 的 KeyedState 是由 key group 进行组织，然后分发到 Flink 算子的各个并发实例上。...因为一旦设置了最大并发度，就无法在以后更新。一个作业想要改变最大并发度，就只能从全新的状态重新开始。目前还无法在更改最大并发度后，从上一个成功的检查点或保存点恢复。...算子 UUID 可以使 Flink 有效地将算子的状态从保存点映射到恰当的算子上，这是保存点在 Flink 应用程序中正常工作的一个基本要素。 3....上述4个步骤遵循社区设置的最佳实践，允许 Flink 应用程序在维护状态的同时任意扩展，处理更大容量的数据流和状态大小，并增加可用性保证。
A要求快速的响应时间，S需要满足高并发，T支持实时事务更新（传统数据库，一般交易场景对事务要求高）。...事实上，Clickhouse在亿数量级数据集基础上聚合分析查询响应时间、吞吐和并发能力不亚于ES，并且随着数据量的增大而扩大。...、事实数据更新、批量分析、实时响应、高并发查询为一体的数据服务能力，解决了开篇问题4，这一点在第三章已经详细论述； 4、采用“多流join+实时维度读取”的独创双保险模式，解决了多流关联场景下的数据项丢失和数据堵塞问题...在分布式场景下，数据流从kafka（多个partition分区）到Flink的过程中，数据的先后顺序会发生改变导致计算结果错误，解决数据乱序问题有两种方案：第一种是kafka设置单分区，第二种是在Flink...在事实流与维度流进行左连接join的时候，若维度流中拿不到该维度数据则往hbase查询，即“多流join+Hbase维度读取”的双重保险方案。
首先支持事务性写入，包括读写之间的MVCC机制保证写不影响读，也可以控制事务及并发保证，对于并发写采用OCC乐观锁机制，对更新删除，内置一些索引及自定义保证更新、删除比较高效。...上游是入湖的变化事件流，对上可以支持各种各样的数据引擎，比如presto、Spark以及云上产品；另外可以利用Hudi的增量拉取能力借助Spark、Hive、Flink构建派生表。...对于数据更新写入，尽量使用append，比如之前写了一个Log文件，在更新时，会继续尝试往Log文件写入，对于HDFS这种支持append语义的存储非常友好，而很多云上对象存储不支持append语义，即数据写进去之后不可更改...表格式的内容是文件在Hudi内是怎么存的。首先定义了表的根路径，然后写一些分区，和Hive的文件分区组织是一样的。...在有不同类型索引情况下可以以较低代价支持迟到的更新、随机更新的场景。 另外一个设计是并发控制。并发控制是在0.8之后才引入的。
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