最近几年，数据的生成、消费、处理以及分析的速度惊人地增长，社交媒体、物联网、游戏等领域产生的数据都需要以接近实时的速度处理和分析数据。这直接催生了流数据的处理范式。...Sink则决定了流传输的目的地。Flume支持如 HDFS、Hive、HBase、ElasticSearch、Kafka等Sink。 ?...基于适配器的概念，Storm可以与HDFS文件系统协作，并作为Hadoop Job参与。 通常会将Storm与Apache Kafka和Apache Spark混合使用。...输入数据可以来自于分布式存储系统如HDFS或HBase。针对流处理场景，Flink可以消费来自诸如Kafka之类的消息队列的数据。 典型用例：实时处理信用卡交易。...典型用例：依赖与多个框架如Spark和Flink的应用程序。 Apache Ignite Apache Ignite是搭建于分布式内存运算平台之上的内存层，它能够对实时处理大数据集进行性能优化。
二、概念 纯钧（ChunJun，原名FlinkX），是一款稳定、易用、高效、批流一体的数据集成框架， 是在是袋鼠云内部广泛使用的基于flink的分布式离线数据同步框架，实现了多种异构数据源之间高效的数据迁移...部署运行； 支持多种异构数据源，可支持MySQL、Oracle、SQLServer、Hive、Kudu等20多种数据源的同步与计算； 易拓展，高灵活性，新拓展的数据源插件可以与现有数据源插件即时互通，..."Flink session cluster" 必选：否 默认值：local job 描述：数据同步任务描述文件的存放路径；该描述文件中使用json字符串存放任务信息。...必选：是 默认值：无 flinkconf 描述：flink配置文件所在的目录（单机模式下不需要），如/hadoop/flink-1.4.0/conf 必选：否 默认值：无 yarnconf 描述：Hadoop...配置文件（包括hdfs和yarn）所在的目录（单机模式下不需要），如/hadoop/etc/hadoop 必选：否 默认值：无 flinkx老版本执行命令： 以本地模式启动数据同步任务 bin/flinkx
Flink支持各种数据源和数据接收器，包括消息队列（如Apache Kafka）、文件系统（如HDFS）、数据库和套接字等。...它能够从数据源接收数据流，并将处理结果发送到数据接收器，同时支持数据转换、聚合、过滤、连接等各种操作。 Flink具有高度可伸缩性，可以处理大规模的数据集和高吞吐量的数据流。...多种数据源和数据接收器：Flink支持多种数据源和数据接收器，包括消息队列（如Kafka）、文件系统（如HDFS）、数据库等。...这使得Hadoop能够应对不断增长的数据量和计算需求，提供弹性的资源管理。 容错性：Hadoop具备高度的容错性，能够处理节点故障和数据丢失的情况。...扩展性：Spark具有良好的可扩展性，可以根据需求增加或减少集群的规模和计算能力。它能够适应不断增长的数据量和计算需求，提供弹性的资源管理。
作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！...1.1.3 步骤 IDEA 创建项目 导入 Flink 所需的 Maven 依赖 创建 scala 单例对象，添加 main 方法 获取 Flink 批处理运行环境 构建一个 collection 源...Flink作为一款流式计算框架，它可用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时的处理些实时数据流，实时的产生数据流结果，只要数据源源不断的过来，Flink 就能够一直计算下去...读取本地文件 读取HDFS数据 读取CSV数据 还包括一些特殊的文件格式，例如读取压缩文件数据，或者基于文件的 source （遍历目录） 针对上述陈述的几种方式，下面将一一展示代码的书写...source（遍历目录） import org.apache.flink.api.scala.
这里我们的程序只有一个数据流，在并行读取多个数据流的时候，也需要保证有足够的 Executors 来接收和处理数据。...3.2 数据源 在示例代码中使用的是 socketTextStream 来创建基于 Socket 的数据流，实际上 Spark 还支持多种数据源，分为以下两类： 基本数据源：包括文件系统、Socket...在基本数据源中，Spark 支持监听 HDFS 上指定目录，当有新文件加入时，会获取其文件内容作为输入流。...，如 hdfs://host:8040/logs/；也可以使用通配符，如 hdfs://host:8040/logs/2017/*。..., * 此时在 HDFS 上创建目录时可能会抛出权限不足的异常 */ System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root")
1.2.2 基于本地文件的source 1.2.3 基于HDFS的source 1.2.4 基于 kafka 消息队列的source 1.2.5 自定义 Source作为数据源 1.3 Sink 1.3.1...导入本地文本数据作为数据源。...的source 读取hdfs文件，作为数据源。...，用flink作为kafka的生产者。...，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而 window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。
- Flume：一个收集处理Hadoop数据的框架。 - Oozie：一个让用户以多种语言（如MapReduce，Pig和Hive）定义一系列作业的工作流处理系统。...Apache Spark本身并不需要Hadoop操作。但是，它的数据并行模式，需要稳定的数据优化使用共享文件系统。该稳定源的范围可以从S3，NFS或更典型地，HDFS。...Spark可作为独立集群部署（需要相应存储层的配合），或可与Hadoop集成并取代MapReduce引擎 Apache Flink 支持 支持 Flink是一种可以处理批处理任务的流处理框架...这种流处理为先的方法也叫做Kappa架构，与之相对的是更加被广为人知的Lambda架构（该架构中使用批处理作为主要处理方法，使用流作为补充并提供早期未经提炼的结果）。...（源）是指数据流进入系统的入口点 - Sink（槽）是指数据流离开Flink系统后进入到的位置，槽可以是数据库或到其他系统的连接器 2.1 批处理模式 批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果
1挑战 最初，BIGO 的消息流平台主要采用开源 Kafka 作为数据支撑。...随着数据规模日益增长，产品不断迭代，BIGO 消息流平台承载的数据规模出现了成倍增长，下游的在线模型训练、在线推荐、实时数据分析、实时数仓等业务对消息流平台的实时性和稳定性提出了更高的要求。...如果继续使用 Kafka，成本会不断上升：扩缩容机器、增加运维人力。同时，随着业务规模增长，我们对消息系统有了更高的要求：系统要更稳定可靠、便于水平扩展、延迟低。...3Apache Pulsar at BIGO：Pub-Sub 消费模式 2020 年 5 月，我们正式在生产环境中使用 Pulsar 集群。...Pulsar 在 BIGO 的场景主要是 Pub-Sub 的经典生产消费模式，前端有 Baina 服务（用 C++ 实现的数据接收服务），Kafka 的 Mirror Maker 和 Flink，以及其他语言如
最初，BIGO 的消息流平台主要采用开源 Kafka 作为数据支撑。...随着数据规模日益增长，产品不断迭代，BIGO 消息流平台承载的数据规模出现了成倍增长，下游的在线模型训练、在线推荐、实时数据分析、实时数仓等业务对消息流平台的实时性和稳定性提出了更高的要求。...如果继续使用 Kafka，成本会不断上升：扩缩容机器、增加运维人力。同时，随着业务规模增长，我们对消息系统有了更高的要求：系统要更稳定可靠、便于水平扩展、延迟低。...Apache Pulsar at BIGO：Pub-Sub 消费模式 2020 年 5 月，我们正式在生产环境中使用 Pulsar 集群。...Pulsar 在 BIGO 的场景主要是 Pub-Sub 的经典生产消费模式，前端有 Baina 服务（用 C++ 实现的数据接收服务），Kafka 的 Mirror Maker 和 Flink，以及其他语言如
Apache Hudi是Uber为满足内部数据分析需求而设计的项目。快速upsert/delete和compaction功能可以解决许多实时用例。...仅在读取表合并时支持 5.Hudi工具 Hudi由不同的工具组成，用于将不同数据源的数据快速采集到HDFS，作为Hudi建模表，并与Hive元存储进一步同步。...Delta Lake中的表既是一个批处理表，也是流源和sink，为Lambda架构提供了一个解决方案，但又向前迈进了一步，因为批处理和实时数据都下沉在同一个sink中。...例如，如果您想知道是否要与Flink流一起使用，那么它目前不是为这样的用例设计的。Hudi Delta Streamer支持流式数据采集。这里的“流式处理”实际上是一个连续的批处理周期。...CarbonData是市场上最早的产品，由于物化视图、二级索引等先进的索引，它具有一定的竞争优势，并被集成到各种流/AI引擎中，如Flink、TensorFlow，以及Spark、Presto和Hive
如果在你的脑海里，“Apache Flink”和“流处理”没有很强的联系，那么你可能最近没有看新闻。Apache Flink已经席卷全球大数据领域。...我已经写了一篇介绍性的博客文章，介绍如何使用Apache Flink 进行批处理，我建议您先阅读它。 如果您已经知道如何在Apache Flink中使用批处理，那么流处理对您来说没有太多惊喜。...在流模式下，Flink将读取数据并将数据写入不同的系统，包括Apache Kafka，Rabbit MQ等基本上可以产生和使用稳定数据流的系统。需要注意的是，我们也可以从HDFS或S3读取数据。...在这种情况下，Apache Flink会不断监视一个文件夹，并在文件生成时处理它们。...对于处理流中的一个流项目，Flink提供给操作员一些类似批处理的操作如map， filter，mapReduce。
/ TKEStack 的 Kubernetes 引擎方案，可为用户提供生产、管控和使用 Kubernetes 集群服务 3 数据接入流 在实时分析中，需要持续、快速、实时地接受源源不断的数据与事件，作为整个分析平台的数据来源与入口...这个过程最好是基于流的、高吞吐、可扩展、可对接主流计算引擎。我们选择 Apache Kafka 作为事件流处理的解决方案。...这就引出了一种新的数据计算结构 - 流计算方式。它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送到下一计算节点。...Iceberg 不关注底层存储（如 HDFS）与表结构（业务定义），它为两者之间提供了一个抽象层，将数据与元数据组织了起来。...它既可支持非关系数据源，例如 HDFS、Amazon S3、Cassandra、MongoDB 和 HBase，又可支持关系数据源，例如 MySQL、PostgreSQL、Amazon Redshift
我们在思考流处理问题上花了很多时间，更酷的是，我们也花了很多时间帮助其他人认识流处理，以及如何在他们的组织里应用流处理来解决数据问题。...例如，在使用Flink和Kafka作为数据源并发生数据槽（HDFS）滚动时，从Kafka到HDFS就是端到端的一次性处理。...类似地，在把Kafka作为Flink的源并且把Cassandra作为Flink的槽时，如果针对Cassandra的更新是幂等时，那么就可以实现端到端的一次性处理。 ?...(1) 首先，有两种数据集： 没有边界的：从非预定义的端点持续产生的数据 有边界的：有限且完整的数据 很多真实的数据集是没有边界的，不管这些数据时存储在文件里，还是在HDFS的目录里，还是在像Kafka...流处理的未来 随着流处理的日渐成熟和这些缪见的逐步淡去，我们发现流正朝着除分析应用之外的领域发展。正如我们所讨论的那样，真实世界正连续不断地生成数据。
hdfs，为下游模型训练不断提供样本；对于一些中间结果，则写入Pulsar，以便对接下游 Flink 作业。...Session Cluster 提交 Job，提交完成后会不断去跟踪 Job 的运行状态。...虽然 Flink on Kubernetes Native 部署可以做到按需自动申请 TM，但是实际上我们的应用场景基本都是单 Job 的流计算，用户事先规划好资源也可接受，而且基于 Flink Operator...当前实时数仓被业界广泛提起，我们知道传统的离线数仓，如 Hive，无外乎是在 HDFS 上套了一层 Schema，那么实时数仓也类似，数据源通常是 Kafka、Pulsar 这类消息队列系统，在这之上套一层...在本篇文后留言处 回答2位作者的提问： ① Flink on Kubernetes 通常有哪几种部署模式？对于当前的Flink版本，你在生产实践中使用哪种部署模式？
如何在传统数据存储中管理不断增加的各种各样的数据类型, 如SQL数据库, 还期望象建表那样的结构化么? 不增加灵活性是不可行的，当出现新的数据结构是需要技术层面的无缝处理。...Flume source 基本上从一个外部数据源来消费一个事件如 Apache Avro source,然后存到channel. channel是一个像文件系统那样的被动存储系统 ; 它在sink 消费事件前一直持有它...Figure 1-4 描述了一个web server和HDFS间的日志流如 Apache,使用了Flume 流水线. ? Figure 1-4....Spark Streaming 可以从各种源获得数据，通过与如Apache Kafka这样工具的结合, Spark Streaming 成为强容错和高性能系统的基础。...+ 一个处理引擎：作为该架构的中央处理集群 + 一个搜索引擎：拉取处理数据的分析 Figure 1-8 展示了这些不同应用如何在该架构组织起来的。
目前常用于企业内收集整合日志数据，但由于其数据源的可自定义特性，还可用于传输结构化数据(oracle, mysql等)，也常被用于流式数据的采集输入工具。...特性： 对于检索key查询value可以做到毫秒级的响应，满足大多数低延迟相应的要求； 底层使用HDFS作为文件存储系统，让HBase的单表存储记录数可以达到极高的规模。...Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。...Flink的核心是流数据流引擎，为数据流上的分布式计算提供数据分发、通信和容错。Flink在流引擎之上构建批处理，覆盖本机迭代支持，托管内存和程序优化。...相关学习链接： Flink 官方文档：https://flink.apache.org/ Flink架构、原理与部署测试：https://blog.csdn.net/jdoouddm7i/article
中的配置为准，默认是 11.2 Source1.2.1 基于本地集合的source在一个本地内存中，生成一个集合作为Flink处理的source。...导入本地文本数据作为数据源。...的source读取hdfs文件，作为数据源。...，用flink作为kafka的生产者。...，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而 window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。
HDFS具有主/从体系结构，在集群中有一个称为NameNode的组件，该组件作为主服务器。NameNode管理文件系统命名空间（文件，目录和块以及它们的关系）。...它可以在内存中只存储一个数据副本，这些数据副本可在所有框架（如Spark，MapReduce等）中使用。此外，它通过依赖于血统关系的重新计算来实现容错功能。...Apache Flink（https://flink.apache.org/）是一个数据处理系统，结合了Hadoop HDFS层的可扩展性和强大功能以及作为关系型数据库基石的的声明式特性和性能优化。...语言接口从用高级语言编写的查询命令在内部生成MapReduce程序，从而抽象出MapReduce和HDFS的基本内容。...随着Hadoop被广泛接受为分布式大数据批处理系统的平台，其他计算模式（如消息传递接口，图形处理，实时流处理，临时和迭代处理等）的需求也不断增长。MapReduce作为一种编程范式，并不支持这些要求。
、HDFS 等。...本文将会解答一些关于 Pulsar 的常见疑问，分享 Pulsar 在多个领域迅速增长的用例，介绍 Pulsar 快速扩展的社区。...目前，有些系统可以同时进行批处理和流处理，如 Apache Flink。Kafka 和 Pulsar 都可以使用 Flink 进行流处理，但 Flink 的批处理能力与 Kafka 并非完全兼容。...但是事件源既需要传统的消息功能，又需要长期存储事件历史的能力，因此实现起来非常困难。虽然 Kafka 可以存储事件流数天或数周，事件源通常需要更长的留存时间。...因此，用户不得不构建多层 Kafka 集群来管理不断增长的事件数据，还要构建额外的系统来共同管理和追踪数据。
典型的批处理系统就是Apache Hadoop。而流处理则对由连续不断的单条数据项组成的数据流进行操作，注重数据处理结果的时效性。典型的流处理系统有Apache Storm，Apache Samza。...HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合在大规模数据集上使用。它可以用于存储数据源，也可以存储计算的最终结果。...使用HDFS作为数据源，使用YARN进行资源管理。 从今天的眼光来看，MapReduce作为Hadoop默认的数据处理引擎，存在着很多的不足。...随着更多高性能处理引擎的发展，目前在企业中使用MapReduce进行计算的应用已经呈下降趋势（HDFS及YARN仍然被广泛使用），但虽然如此，MapReduce作为最早的大数据处理引擎，仍然值得被我们铭记...Apache Flink 有趣的是，同样作为混合处理框架，Flink的思想与Spark是完全相反的：Spark把流拆分成若干个小批次来处理，而Flink把批处理任务当作有界的流来处理。
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