高可用，动态扩展，实现7*24小时全天候运行 Flink的全球热度 Flink可以实现的目标 低延迟 来一次处理一次 高吞吐 结果的准确性和良好的容错性 基于流的世界观 在Flink...对应离线的数据，则规划为有界流；对于实时的数据怎规划为没有界限的流。也就是Flink中的有界流于无界流 有开始也有结束的确定在一定时间范围内的流称为有界流。...无界流就是持续产生的数据流，数据是无限的，有开始，无结束，一般 流处理 用来处理无界数据 Flink第一课，三种方式实现词频统计 ---- 创建Flink工程 创建一个普通的maven工程，导入相关依赖...out.collect(new Tuple2(word, 1)); } } } } 输出： 文本内的单词不同输出也不同...(scala,1) (flink,1) (world,1) (hello,4) 流处理api实现词频统计 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
而 Apache Flink 作为 Apache 软件基金会 199 个顶级项目中的一员，在这份报告中，无论从社区用户活跃度、开发者活跃度，还是曝光度等多个维度上，都取得了卓然的成绩。...特别值得一提的是，在前20名邮件列表中，Flink 社区是唯一提供中文用户交流频道的（user-zh@flink.apache.org），而且其活跃度在2020年中仅次于 Flink 的英文用户邮件列表...自2018年开始，Flink 在邮件列表的活跃度已连续三年蝉联第一，我们很欣喜地看到越来越多的中文母语使用者在开源社区中发声，为全球开源软件社区带来不可忽视的影响力。...GitHub 访问量：TOP 2 Apache Flink 社区除了在开发和用户交流方面有着极高的活跃度，其在互联网世界中还有着极高的曝光量和浏览度。...网易、知乎等都在探索使用 Flink 做流批一体统一架构的方案。
为规范服务质量、优化服务资源，我们对U-Web产品功能做出如下调整 尊敬的U-Web 用户： 在过去的十余年中，友盟+ 网站统计U-Web产品（又名：CNZZ） 共计陪伴了960万网站开发者的成长，我们很荣幸为您服务...同时，U-Web将于2022年5月10日起不再提供免费的网站统计分析服务，相关服务调整如下： 1.从2022年5月10日起，U-Web不再提供免费新建站点，仅为付费账号提供创建站点能力； 2.如果您希望继续使用...友盟+ 也不断调整和升级产品矩阵，为了更好支持开发者对于网站统计分析的深度诉求，我们同时提供了更为专业全面的付费统计分析产品，支持灵活搭建指标看板与多维分析模型，支持SaaS和私有化部署两种服务方式 再次感谢您对友盟...--------FAQ------ 1.历史的今日类数据指标还能看到吗？ 答：不能。会将所有今日类的数据指标模块下线。 2.可以在3月31日之前将数据下载到本地吗？ 答：可以。...答：您可以联系友盟+ 在线客服咨询我们提供的新产品 5.U-Web Pro如何收费？ 答：请您点击商务在线进行咨询 那既然cnzz不免费了，小站长们如何统计数据呢？
一个使用select 的语句如下：select cola,colc from tab 2.2 where where 用于从数据集/流中过滤数据，与select 一起使用，语法遵循ansi-sql 标准...Session Window Session 会话窗口 是没有固定大小的窗口，通过 session 的活跃度分组元素。不同于滚动窗口和滑动窗口，会话窗口不重叠,也没有固定的起止时间。...假设我们要写一个统计连续的两个访问用户之间的访问时间间隔不超过 3 分钟的的页面访问量(PV). ?...Apache Flink 我们提供了如下辅助函数： TUMBLE_START/TUMBLE_END HOP_START/HOP_END SESSION_START/SESSION_END 这些辅助函数如何使用...假设有一张淘宝页面访问表(PageAccess_tab)，有地域，用户 ID 和访问时间。我们需要按不同地域统计每 2 分钟的淘宝首页的访问量(PV).
离线和实时报表分别是基于批和流两种不同计算引擎产出，即批和流分离的架构不仅会有两套开发成本，更难以解决的是数据逻辑和口径对齐问题，很难保证两套技术开发出的数据统计结果是一致的。...但从 1.9 版本开始，Flink 开始加速在流批一体上进行完善和升级，Flink SQL 作为用户使用的最主流 API，率先实现了流批一体语义，使得用户只需学习使用一套 SQL 就可以进行流批一体的开发...在当前 Flink 主版本中，不管是 SQL 还是 DataStream API，在流批一体概念上都还是流计算和批计算功能的一个结合体。用户编写的代码，需要选择使用流的方式跑，还是批的方式跑。...首先最明显的是用户数量的增多，从今年 6 月份起，Flink 中文邮件列表的活跃度开始超越英文邮件列表。...毫无疑问，来自国内的开发者和用户群体，已经逐渐成为推动 Flink 向前发展的中坚力量。 中文社区的不断壮大，使得 Flink 整体的活跃度和 2019 年相比有增无减。
如果一只股票的振幅较小，说明该股不够活跃，反之则说明该股比较活跃。股票振幅分析有日振幅分析、周振幅分析、月振幅分析等等类型。...CEP用于分析低延迟、频繁产生的不同来源的事件流。...特点 Flink的CEP是基于Flink Runtime构建的实时数据规则引擎，擅长解决跨事件的匹配问题, 是一套极具通用性、易于使用的实时流式事件处理方案。...使用场景 Flink cep应用于实时数据流的业务场景，可以应用于规则匹配，数据监控，实时预警、异常行为监测、风控等业务范围，具体由如下应用场景： 1.实时股票曲线预测 2.网站恶意攻击登陆行为 3.电子商务实时营销...l 实时营销 分析用户在手机 APP 的实时行为，统计用户的活动周期，通过为用户画像来给用户进行推荐。
基于流执行引擎，Flink 提供了诸多更高抽象层的 API 以便用户编 写分布式任务：DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集， 用户可以方便地使用 Flink...如何使用？ Flink 提供了一个分布式缓存，类似于 hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地 文件，并把它放在 taskmanager 节点中，防止 task 重复拉取。...说说他们的使用场景 Tumbling Time Window 假如我们需要统计每一分钟中用户购买的商品的总数，需要将用户的行为事件按每一分钟进 行切分，这种切分被成为翻滚时间窗口（Tumbling Time...Session Window 在这种用户交互事件流中，我们首先想到的是将事件聚合到会话窗口中（一段用户持续活跃 的周期），由非活跃的间隙分隔开。...如上图所示，就是需要计算每个用户在活跃期间总共购买的 商品数量，如果用户 30 秒没有活动则视为会话断开（假设 raw data stream 是单个用户的购买 行为流）。
这时我们可以考虑用一些实时计算的技术如 Flink,SparkStreaming等。接下来我们就来讲解下如何选择。...目前市场是有很多实时计算的技术如：Spark streaming、Struct streaming、Storm 、JStorm（阿里） 、Kafka Streaming 、Flink 等众多的技术栈我们该如何选择那...如果对延迟性要求非常高的话，可以使用当下最火的流处理框架 Flink，采用原生的流处理系统，保证了低延迟性，在 API 和容错性方面做的也比较完善，使用和部署相对来说也是比较简单的，加上国内阿里贡献的...本项目：使用Flink来搭建实时计算平台 二、需求分析 目前需求有最后通过报表实时展示： 统计用户日活对比分析（PV、UV、游客数）分别使用柱状图显示 ? 2....统计一周销售额，使用曲线图显示 ? 4. 24小时销售曲线图显示 ? 5. 订单状态占比 ? 6. 订单完成状态分析 ? 7. TopN地区排行 ?
其实还不着急，在开工之前，需求的明确是无比重要的，针对不同的业务，电商，风控，还是其他行业都有着不同的需求，对于用户画像的要求也不同，那么该如何明确这些需求呢，最重要的就是定义好用户画像的标签体系，这是涉及技术人员...下面我们介绍这三种类型标签的区别： 统计类标签：这类标签是最为基础也最为常见的标签类型，例如对于某个用户来说，他的性别、年龄、城市、星座、近7日活跃时长、近7日活跃天数、近7日活跃次数等字段可以从用户注册数据...比如：用户活跃度的划分为核心用户、活跃用户、新用户、老用户、流失用户，用户消费能力分为超强、强、中、弱，这样按照给定的规则每个用户都有分到不同的组里。...，其中分类型用于刻画用户属于哪种类型，如是男是女、是否是会员、 是否已流失等标签，统计型标签用于刻画统计用户的某些行为次数，如历史购买金额、优惠券使用次数、近30日登陆次数等 标签，这类标签都需要对应一个用户相应行为的权重次数...例如对于男、女标签就是互斥关系，同一个用户不是被打上男性标签就是女性标签，对于高活跃、中活跃、低 活跃标签也是互斥关系； 用户维度：用于刻画该标签是打在用户唯一标识（userid）上，还是打在用户使用的设备
Session Window 会话窗⼝ 在这种⽤户交互事件流中，我们⾸先想到的是将事件聚合到会话窗⼝中（⼀段⽤户持续活跃的周期），由⾮活跃的间隙分隔开。...如上图所示，就是需要计算每个⽤户在活跃期间总共购买的商品数量，如果⽤户30秒没有活动则视为会话断开（假设raw data stream是单个⽤户的购买⾏为流） Flink 的 window 实现机制...也就是说，这些外部系统必须提供提交或者回滚的⽅法，然后通过Flink的checkpoint来协调 flink是如何实现反压的 flink的反压经历了两个发展阶段,分别是基于TCP的反压(<1.5)和基于...） 与 Event Time 相⽐，Ingestion Time 程序⽆法处理任何⽆序事件或延迟数据，但程序不必指定如何⽣成⽔印 flink中的session Window怎样使 会话窗⼝主要是将某段时间内活跃度较...⽣数据的场景,根据⽤户在线上某段时间内的活跃度对⽤户⾏为进⾏数据统计 val sessionWindowStream = inputStream .keyBy(_.id) //使⽤EventTimeSessionWindow
同步过程缺乏监控，无法直观了解任务过程中数据的真实情况。 * 技术栈复杂：企业使用的技术组件各不相同，用户需要针对不同的组件开发相应的同步程序来完成数据集成。...2.18、统计监控信息 • Apache SeaTunnel 和 DataX 都具有统计信息。 • Flink CDC 没有统计信息。...SeaTunnel 提供了如下的可视化操作界面，让用户开箱即用： 2.20、社区 • Apache SeaTunnel 和 Flink CDC 社区非常活跃。 • DataX 社区活跃度低。...丰富的文档、案例和示例代码，以及积极的技术交流，使得用户能够更好地理解和使用 SeaTunnel，并及时解决遇到的问题。...这种活跃的社区支持为用户提供了强大的后盾，保证了 SeaTunnel 的持续发展和改进。
当时，阿里的商品数据处理就经常需要面对增量和全量两套不同的业务流程问题，如何用一套统一的大数据引擎技术，在各种不同的场景下提供支持，成为阿里面临的技术挑战。...据统计，阿里联合 Ververica 已累计培养了近 70 位 Flink 核心贡献者（含项目管理委员会 PMC 成员和活跃贡献者 committer），占比超 70%。...根据不完全统计，使用 Flink 的非互联网企业占比已超过 30%。而通过这组数据，我们的一个明显感知是，实时化计算已经从早期只能被少数互联网企业玩转，逐渐演变成一种更为普适化的技术。...如何持续降低大数据的使用门槛以及使用成本，已经成为业界的共识，而从 Flink 在非互联网企业的加速普及中，我们已经看到了阿里取得的阶段性成果。...“在帮助上千家全球企业高效地进行实时业务升级的过程中，能够发现国内、国外企业在使用 Flink 商业化版本的关注点也有所不同。”
dataId=649 数据集包含了 2017 年 11 月 25 日至 2017 年 12 月 3 日之间，约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。...Flink 提供高吞吐量、低延迟的流数据引擎，并且支持事件时间处理和状态管理。 其架构我们就不看了，看一些更容易理解的内容，比如说如何写代码： ?...windowAll 即开窗操作，并使用基于事件时间的滑动 SlidingEventTimeWindows，配上参数可以理解为每 5 秒统计一下过去 10 秒的窗口； process 是对窗口进行的一些操作...这里用 ES 作为 Flink 的 sink 的地方，主要是为了使用 Kibana 进行数据可视化，当然你也可以使用 ClickHouse+Tabxi。...3.总结 本文介绍了如何使用 Kafka、Flink、ES、Kibana 搭建一个实时数据分析系统的 Demo，整个过程相对比较简单，但是想搭建一个完整的系统还是很花时间和精力的，特别是在 Kibana
比如每5秒钟，统计过去3秒的通过路口汽车的数据，将会漏掉2秒钟的数据。 3....Tumbling Time Window 假如我们需要统计每一分钟中用户购买的商品的总数，需要将用户的行为事件按每一分钟进行切分，这种切分被成为翻滚时间窗口（Tumbling Time Window）。...，我们首先想到的是将事件聚合到会话窗口中（一段用户持续活跃的周期），由非活跃的间隙分隔开。...如上图所示，就是需要计算每个用户在活跃期间总共购买的商品数量，如果用户30秒没有活动则视为会话断开（假设raw data stream是单个用户的购买行为流）。...Flink 的 DataStream API 提供了简洁的算子来满足常用的窗口操作，同时提供了通用的窗口机制来允许用户自己定义窗口分配逻辑。
，我们选择Spark Streaming和Flink作为流计算引擎，选择Druid作为实时分析数据库。...Flink基于原生数据流计算实现，保证Exactly once语义，支持延时数据处理，可以达到毫秒级低延时。Druid是一款开源的为实时数据的亚秒级查询设计的数据存储引擎。...这些工具的API和文档都比较完善，社区活跃度较高，通过服务云实时分析平台（RAP）能够快速搭建，维护成本低。 数据流图 ?...，提供统一化运维平台，封装Nginx安装、扩容、克隆等操作，内置工具统一Nginx日志模块，统一日志格式； · Exception日志，提供通用化配置方案，支持QAE应用及虚机应用，分别采用不同数据流处理...4、Spark Streaming/Flink消费延迟 对于监控系统，报警时间尤为重要，如何保证消费时能平稳进行，不出现延迟尤为重要，将调优Kafka Partition数以及Druid Task数，调整到最优的值
存储层负责企业内系统的数据访问，且具有最终数据一致性保障。这些数据反映了当前的业务状态，例如系统的订单交易量、网站的活跃用户数、每个用户的交易额变化等，所有的更新操作均需要借助于同一套数据库实现。...03 有状态流计算架构 数据产生的本质，其实是一条条真实存在的事件，前面提到的不同的架构其实都是在一定程度违背了这种本质，需要通过在一定时延的情况下对业务数据进行处理，然后得到基于业务数据统计的准确结果...▲图1-4 有状态计算架构 如果计算的结果能保持一致，实时计算在很短的时间内统计出结果，批量计算则需要等待一定时间才能得出，相信大多数用户会更加倾向于选择使用有状态流进行大数据处理。...支持高度灵活的窗口（Window）操作 在流处理应用中，数据是连续不断的，需要通过窗口的方式对流数据进行一定范围的聚合计算，例如统计在过去的1分钟内有多少用户点击某一网页，在这种情况下，我们必须定义一个窗口...Flink将窗口划分为基于Time、Count、Session，以及Data-driven等类型的窗口操作，窗口可以用灵活的触发条件定制化来达到对复杂的流传输模式的支持，用户可以定义不同的窗口触发机制来满足不同的需求
•不可控的小文件、空文件问题•数据格式单一，只支持json格式•用户使用成本较高，特征抽取需要不断的Coding•整个架构扩展性较差 为解决上述问题，我们对第一代架构进行了演进和改善，构建了第二代批流一体架构...主要有以下几点原因 •Spark生态相对更完善，当然现在Flink也做的非常好了•用户使用习惯问题，有些用户对从Spark迁移到Flink没有多大诉求•SS Micro Batch引擎的抽象做批流统一更加丝滑...选择的一个case是广告曝光ed流跟用户点击Click流Join之后落地到Hudi，然后算法增量查询抽取特征更新模型。...Flink对齐，同时我们实现了python/java/scala多语言udf的动态注册以方便用户使用 3....新方案收益 通过链路架构升级，基于Flink/Spark + Hudi的新的流批一体架构带来了如下收益 •构建在Hudi上的批流统一架构纯SQL化极大的加速了用户的开发效率•Hudi在COW以及MOR不同场景的优化让用户有了更多的读取方式选择
通过对比，我们可以发现： （1）范围切分，实现足够简单，但是存在后续负载不均衡的问题，不同的区间用户活跃度不一样。...Flink 主要处理有界流和无界流两种形式。 ?...（1）有界流，就是通常的批处理，Flink专为固定大小数据集特殊设计的算法，让批处理有出色的性能 （2）无界流的数据必须持续处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。...Flink擅长精确的时间控制和状态化，使得运行时能够推断事件结果的完整性，从而运行任何处理无界流的应用。 Flink以及大数据各种计算引擎，到底怎么实现更大数据、更快处理的呢？...) （1）基于内存的大数据计算引擎Spark特性详解 （2）Spark最核心概念弹性分布式数据集RDD （3）使用Scala编程语言实现网页浏览量统计 （4）理解数据处理系统的分类和特征 （5）从MR到
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