本节为大家介绍了什么是分析,什么是数据分析,同时为大家介绍了发生在我们身边的数据分析型案例 - 疫情防控,对疫情防控案例中的地区分级防控管理进行了规则描述和需求要点分析。
本节针对"近14天新增报告本地感染确诊病例100例以上"这一需求点进行详细的剖析,既涉及到了Hopping窗口又涉及到了Over窗口,这个两个窗口一直是用户很困惑的概念,大家在本节学习分享疫情防控案例需求的同时也对Hopping窗口和Over窗口的区别有一个概要的认知。
本节对事件驱动型应用场景的 5 节课程进行了快速的总结,大家可以通过该节快速了解前面5节课程的概要内容,进而对事件驱动型应用有一个宏观认识。如果大家对某小节内容感兴趣可以有选择的进行某节课程的选听/选看,进而更好的了解细节内容。
下图就 word count 的 sum 所使用的StreamGroupedReduce类为例讲解了如何在代码中使用 keyed state:
在定义数据处理管道时,Table API 和 DataStream API 同样重要。
本文是关于如何在实时分析中使用云原生应用程序对股票数据进行连续 SQL 操作的教程。
在本指南中,我们将从头开始,从设置Flink项目到在Flink集群上运行stream分析程序。
在最新版本的Flink 1.10中,PyFlink支持Python用户定义的函数,使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数。但是,听完所有这些后,您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么?作为PyFlink的快速指南,本文将回答这些问题。
在前面Fayson介绍了《0876-7.1.7-如何在CDP中部署Flink1.14》,同时Flink也提供了SQL Client的能力,可以通过一种简单的方式来编写、调试和提交程序到Flink集群,而无需编写一行Java或Scala代码。本篇文章主要介绍如何在CDP集群中使用Flink SQL Client与Hive集成。Flink与Hive的集成,主要有如下两个目的:
Apache Flink 是一个流式处理框架,被广泛应用于大数据领域的实时数据处理和分析任务中。在 Flink 中,FileSource 是一个重要的组件,用于从文件系统中读取数据并将其转换为 Flink 的数据流。本文将深入探讨 FileSource 的工作原理、用法以及与其他数据源的比较。
在上面的例子中,我们使用 DataStream API 构建了一个 Flink 应用,数据源(source)为本地的 socket 9000 端口,经过 flatMap、keyBy、sum 三个转换操作之后,最后打印到标准输出流。整体流程如下图:
在 18 年时,就听说过 Flink 流式计算引擎,是阿里调研选型选择的新一代大数据框计算架,当时就记住了这个新框架。
Apache Flink是用于可扩展流和批数据处理的开源平台,它提供了富有表现力的API来定义批和流数据程序,以及一个强大的可扩展的引擎来执行这些作业。
Apache Kafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发,LinkedIn于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka用于构建实时数据管道和流式应用程序。它具有水平扩展性、容错性、极快的速度,目前也得到了广泛的应用。
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/connectors/index.html
Flink主要有两种基础类型的状态:keyed state 和operator state。
导读:本文重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展;Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建;Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用。
Flink 里已经提供了一些绑定的 Connector,例如 kafka source 和 sink,Es sink 等。读写 kafka、es、rabbitMQ 时可以直接使用相应 connector 的 api 即可,虽然该部分是 Flink 项目源代码里的一部分,但是真正意义上不算作 Flink 引擎相关逻辑,并且该部分没有打包在二进制的发布包里面。所以在提交 Job 时候需要注意, job 代码 jar 包中一定要将相应的 connetor 相关类打包进去,否则在提交作业时就会失败,提示找不到相应的类,或初始化某些类异常。
Apache Flink是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,可为数据流上的分布式计算提供数据分发,通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理,覆盖了本机迭代支持,托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
有状态的函数和算子在处理单个元素/事件时存储数据,使得状态state成为任何精细操作的关键构件。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/functions/ProcessFunction.java
链接:https://pan.baidu.com/s/12rXlY_z_Fck8-NRXdZ5row
今天我们推出了TensorFlow数据验证(TensorFlow Data Validation, TFDV),这是一个可帮助开发人员理解、验证和监控大规模机器学习数据的开源库。学术界和工业界都非常关注机器学习算法及其性能,但如果输入数据是错误的,所有这些优化工作都白费。理解和验证数据对于少量数据来说似乎是一项微不足道的任务,因为它们可以手动检查。然而,在实践中,数据太大,难以手动检查,并且数据通常大块连续地到达,因此有必要自动化和规模化数据分析、验证和监视任务。
在某些场景下 Flink 用户状态一直在无限增长,一些用例需要能够自动清理旧的状态。例如,作业中定义了超长的时间窗口,或者在动态表上应用了无限范围的 GROUP BY 语句。此外,目前开发人员需要自己完成 TTL 的临时实现,例如使用可能不节省存储空间的计时器服务。还有一个比较重要的点是一些法律法规也要求必须在有限时间内访问数据。
如果配置了Checkpoint,而没有配置重启策略,那么代码中出现了非致命错误时,程序会无限重启
“ Apache Flink,Spark,Hadoop包括其他计算框架都趋向于使用SQL的方式对数据进行检索。很少再有通过代码的方式进行数据的操作。数据计算框架使用SQL解释器的方式对数据进行检索。Apache Flink提供了Table API 与SQL的方式实现统一的流处理与批处理的数据计算。使用DataFrame关系型编程接口,其强大且灵活的表达能力、丰富的接口有效降低用户的使用成本。”
最进再看官方flink提供的视频教程,发现入门版本因为时间关系都是基于1.7.x讲解的. 在实际操作中跟1.12.x版本还是有差距的, 所以整理一下从1.7 版本到1.12版本之间的相对大的变动. 做到在学习的过程中可以做到心里有数.
从前两节可以看出来,flink官方提供了一些示例,在这里讲讲示例。以来给予大家加深对鱼flink的理解以及后续的使用。本文主要是从flink的批处理的demo中来讲解flink。
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎?当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。 在大数据领域,现在已经不缺少数据处理框架了,但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后,貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了,所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇,我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个例子,感觉和spark非常类似,心理就倾向于认为flink又是一个模仿spark的框架。但是随着了
在上一章代码中使用了timeWindow,使得我们可以操作Flink流中的一个时间段内的数据,这就引出了Flink中的"窗口"概念:在大多数场景下,数据流都是"无限的",因引我们无法等待数据流终止后才进行一些统计计算,而通常的需求是对一段时间或是一定范围内的数据进行分析。
在上一篇 文章 中我们介绍了一些 Flink SQL 的基础内容,以及与 Spark SQL 对比,有兴趣的小伙伴可以点连接进去看看。这篇文章,我们来说说UDF(User-Defined Functions)——用户自定义函数。
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以 支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
Flink是一个有状态的流式计算引擎,所以会将中间计算结果(状态)进行保存,默认保存到TaskManager的堆内存中,但是当task挂掉,那么这个task所对应的状态都会被清空,造成了数据丢失,无法保证结果的正确性,哪怕想要得到正确结果,所有数据都要重新计算一遍,效率很低。想要保证 At -least-once 和 Exactly-once,需要把数据状态持久化到更安全的存储介质中,Flink提供了堆内内存、堆外内存、HDFS、RocksDB等存储介质。
使用Hive构建数据仓库已经成为了比较普遍的一种解决方案。目前,一些比较常见的大数据处理引擎,都无一例外兼容Hive。Flink从1.9开始支持集成Hive,不过1.9版本为beta版,不推荐在生产环境中使用。在Flink1.10版本中,标志着对 Blink的整合宣告完成,对 Hive 的集成也达到了生产级别的要求。值得注意的是,不同版本的Flink对于Hive的集成有所差异,接下来将以最新的Flink1.12版本为例,实现Flink集成Hive
累加器(Accumulators)是一个简单的构造器,具有加法操作和获取最终累加结果操作,在作业结束后可以使用。
在Spark中有DataFrame这样的关系型编程接口,因其强大且灵活的表达能力,能够让用户通过非常丰富的接口对数据进行处理,有效降低了用户的使用成本。Flink也提供了关系型编程接口Table API以及基于Table API的SQL API,让用户能够通过使用结构化编程接口高效地构建Flink应用。同时Table API以及SQL能够统一处理批量和实时计算业务,无须切换修改任何应用代码就能够基于同一套API编写流式应用和批量应用,从而达到真正意义的批流统一
平台任务主要分3种: flink实时任务, spark任务,还有java任务,spark、flink 我们是运行在yarn 上, 日常排错我们通过查看yarn logs来定位, 但是会对日志存储设置一定的保留时间, 为了后续更好排查问题,希望能够将spark、flink、java任务都收集起来存储到ES中,提供统一查询服务给用户. 这是设计的动机.
自定义Flink Source,案例分别实现了继承于SourceFunction的四个案例,三个完全自定义的Source, 另外一个Source为常见的MySQL,通过这几个案例,启发我们进行实际案例的Source研发
Apache Flink是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行,在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
“前一篇文章中<一文了解Flink数据-有界数据与无界数据>大致讲解了Apache Flink数据的形态问题。Apache Flink实现分布式集合数据集转换、抽取、分组、统计等。根据数据源的类型,即为有界数据与无界数据,提供了DataSet与DataStream的基础API。”
Hudi0.8.0版本与Flink1.12.x之上版本兼容,目前经过测试,Hudi0.8.0版本开始支持Flink,通过Flink写数据到Hudi时,必须开启checkpoint,至少有5次checkpoint后才能看到对应hudi中的数据。
Flink本身是批流统一的处理框架,所以Table API和SQL,就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善,处于活跃的开发阶段。
Flink提供三层API。 每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡,并针对不同的用例。
Flink Forward,给了我一个绝佳的机会,向全球 Apache Flink 社区介绍微博如何使用 Apache Flink 在我们的平台上运行实时数据处理和机器学习。在以下各节中,我将向您介绍微博,并将描述我们的机器学习平台的体系结构以及我们如何使用Apache Flink开发实时机器学习管道。最后,我将解释我们如何计划在微博上扩展 Flink 的用途,并简要了解我们在组织中使用开源技术的经验。
Flink DataStream 应用程序所处理的事件以数据对象的形式存在。函数调用时会传入数据对象,同时也可以输出数据对象。因此,Flink 在内部需要能够处理这些对象。当通过网络传输或者读写状态后端、检查点以及保存点时,需要对它们进行序列化和反序列化。为了能够更高效的做到这一点,Flink 需要详细了解应用程序处理的数据类型。Flink 使用类型信息的概念来表示数据类型,并为每种数据类型生成特定的序列化器、反序列化器以及比较器。
Apache Flink 的命脉 "命脉" 即生命与血脉,常喻极为重要的事物。系列的首篇,首篇的首段不聊Apache Flink的历史,不聊Apache Flink的架构,不聊Apache Flink的功能特性,我们用一句话聊聊什么是 Apache Flink 的命脉?我的答案是:Apache Flink 是以"批是流的特例"的认知进行系统设计的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云