真正的流处理 多种窗口 自带状态(state) 精确一次传输语义 时间管理 水印 复杂事件处理 随着这几年大数据技术的迅猛发展，人们对于处理数据的要求也越来越高，由最早的MapReduce，到后来的hive...那么对于已经有了storm、spark streaming这样的流处理框架之后，我们为什么还要选择Apache Flink来作为我们的流处理框架呢？ ?...所以对于微批处理的框架，天生是会造成数据延迟的，flink作为一个真正的流处理框架，可以每来一个数据处理一个，实现真正的流处理、低延迟。...、在这个过程中，免不了由于网络抖动等等各种原因造成数据的延迟到达、本来应该先来的数据迟到了，这种情况怎么处理呢，flink的watermark机制来帮你处理。...我们可以简单的理解为，通过设置一个可以接受的延迟时间，如果你的数据到点了没过来flink会等你几秒钟，然后等你的数据过来了再触发计算，但是由于是流处理，肯定不能无限制的等下去，对于超过了我设置的等待时间还没来的数据
Flink是一个开源流处理框架，注意它是一个处理计算框架，类似Spark框架，Flink在数据摄取方面非常准确，在保持状态的同时能轻松地从故障中恢复。...Flink内置引擎是一个分布式流数据流引擎，支持 流处理和批处理 ，支持和使用现有存储和部署基础架构的能力，它支持多个特定于域的库，如用于机器学习的FLinkML、用于图形分析的Gelly、用于复杂事件处理的...Flink中的接收 器 操作用于接受触发流的执行以产生所需的程序结果 ，例如将结果保存到文件系统或将其打印到标准输出 Flink转换是惰性的，这意味着它们在调用接收 器 操作之前不会执行 Apache...如果您想要实时处理无限数据流，您需要使用 DataStream API 擅长批处理的现有Hadoop堆栈已经有 很多组件 ，但是试图将其配置为流处理是一项艰巨的任务，因为各种组件如Oozi（作业调度程序...如果要在一组计算机上开始处理，则需要在这些计算机上安装 Apache Flink 并相应地配置 ExecutionEnvironment 。
随着大数据技术的快速发展，实时流处理已经成为企业级应用的重要组成部分。其中，Apache Flink 以其强大的实时计算能力、精确一次的状态一致性保证以及友好的编程模型，在众多流处理框架中脱颖而出。...一、Apache Flink 简介与核心特性Apache Flink 是一个用于处理无界和有界数据的开源流处理框架，支持事件时间处理和窗口机制，能够在各种环境下提供高吞吐量、低延迟的实时计算能力。...其主要特性包括：实时流处理与批处理统一：Flink 将流处理和批处理视为两种特殊形式的数据处理，实现了统一的数据处理引擎。...流批一体：虽然此处着重介绍的是实时流处理，但实际上 Flink 同样支持离线批处理，如果需要进行历史数据分析或全量重建用户画像，只需切换数据源和处理模式即可。...通过这个实战案例，我们可以更直观地理解 Apache Flink 如何在实际业务场景中发挥关键作用，帮助企业实现数据驱动的决策和服务升级。
01 基本概念 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。...3.数据解析（Data Parsing） 读取的数据会经过解析器进行解析，将其转换为 Flink 中的数据结构，如 DataSet 或 DataStream。...无界流的特点包括： 数据源持续不断地产生数据，流没有明确的结束点。 通常用于实时流式处理，要求系统能够实时处理数据并在流中进行持续的分析和计算。...2.jdk版本11 3.Flink版本1.18.0 4.下面是两个简单的示例代码，演示如何在 Flink 中使用 FileSource 读取文件数据 4.1 项目结构 4.2 maven依赖 <!...通过以上详细介绍，可以对 Apache Flink 中的 FileSource 有一个全面的了解，从而更好地应用于实际的数据处理项目中
Watermark传递和处理： Flink通过数据流将水印传递给各个操作符（operators），从而确保水印在整个流处理拓扑中传递。...06 应用场景 在Apache Flink 1.18中，水印（Watermark）是事件时间处理的核心组件，用于解决事件时间流处理中的乱序和延迟数据的问题。...Watermark作为事件时间处理的核心组件，为Flink提供了处理实时数据流的强大功能，能够确保数据处理的准确性和时效性。...如果设置的水印延迟过大，可能会导致窗口操作的延迟增加，因为 Flink 需要等待更长时间以确保数据的完整性。 数据源的处理： 在读取数据源时，确保正确地分配时间戳并生成水印。...综合来说，水印帮助 Flink 在事件时间处理中正确处理延迟和乱序的数据，确保窗口操作的准确性和完整性。通过逐渐推进水印，系统能够在事件时间轴上有序地进行处理，而不会受到延迟和乱序数据的影响。
同时，基于 Lakehouse 开放的数据架构优势，使 Lakehouse 的数据湖存储可和业界主流的大数据计算范式（如流计算、批计算、OLAP 分析）进行较好的集成和融合，同时也能兼容常见的机器学习和...其中一项非常重要的一个诉求就是如何在 Lakehouse 湖仓的架构上进行实时化大数据分析。如果在数据架构上就行实时数据分析，至少要具备两个条件/基本要素。...因为我们业界较流行的流计算 Flink，还有常见 Presto 等实时 OLAP 分析引擎都可对数据进行实时处理和分析。但反观在 Lakehouse 数据湖领域的存储技术上面是比较缺乏实时更新的能力。...Paimon 也引用了很多经典的数据存储技术（面向实时数据库存储的技术），如 LSM 等。它不仅支持批处理能力，如批量更新、批量读取、批量 Merge 等。...因此，Flink+Paimon 可以产生很大的化学变化，因为 Flink 是流计算的标准，基于Flink做实时数据处理已经得到大家的共识。Paimon 的定位就是在数据湖上实现实时数据存储。
Apache Flink培训 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。...培训的目标和范围 本培训提供了对Apache Flink的观点介绍，包括足以让您开始编写可扩展的流式ETL，分析，以及事件驱动的应用程序，同时也省去了很多细节。...重点是直接介绍Flink用于管理状态和时间的API，期望已经掌握了这些基础知识，你将能够更好的从文档中获取你需要知道的其他内容。...你会学习到以下内容： 如何搭建环境用于开发Flink程序 如何实现流数据处理管道 Flink状态管理的方式和原理 如何使用事件时间来一致地计算准确分析 如何在连续的流中建立事件驱动的应用 Flink是如何以精确一次的语义提供容错和有状态的流处理
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。...现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会：流处理在数据处理中变得越来越流行，Apache Flink引入了许多重要的创新。 在本文中，我将演示如何使用Apache Flink编写流处理算法。...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。...采用这种方法，我们几乎可以实时处理传入数据。 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。...5 6); DataStream numbers = env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5); 简单的数据处理 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
Window 在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有数据都到齐了才开始处理。...Flink 社区很早就设想过将批数据看作一个有界流数据，将批处理看作流计算的一个特例，从而实现流批统一，阿里巴巴的 Blink 团队在这方面做了大量的工作，已经实现了 Table API & SQL 层的流批统一...Flink SQL 是 Apache Flink 提供的一种使用 SQL 查询和处理数据的方式。它允许用户通过 SQL 语句对数据流或批处理数据进行查询、转换和分析，无需编写复杂的代码。...模式序列基本的编写方式和独立模式一致，各个模式之间通过邻近条件进行连接即可，其中有严格邻近、宽松邻近、非确定宽松邻近三种邻近连接条件。...在开源框架中有很多框架都实现了自己的内存管理，例如Apache Spark的Tungsten项目，在一定程度上减轻了框架对JVM垃圾回收机制的依赖，从而更好地使用JVM来处理大规模数据集。
Table API & Flink SQL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 社区很早就设想过将批数据看作一个有界流数据，将批处理看作流计算的一个特例，从而实现流批统一，阿里巴巴的 Blink 团队在这方面做了大量的工作，已经实现了 Table API & SQL 层的流批统一...Flink SQL 是 Apache Flink 提供的一种使用 SQL 查询和处理数据的方式。它允许用户通过 SQL 语句对数据流或批处理数据进行查询、转换和分析，无需编写复杂的代码。...它能够处理无界数据流，具备事件时间和处理时间的语义，支持窗口、聚合、连接等常见的数据操作，还提供了丰富的内置函数和扩展插件机制。...在开源框架中有很多框架都实现了自己的内存管理，例如Apache Spark的Tungsten项目，在一定程度上减轻了框架对JVM垃圾回收机制的依赖，从而更好地使用JVM来处理大规模数据集。
超越传统的静态数据分析：使用 Apache Flink 进行下一代流处理 到 2018 年，我们看到大多数客户采用 Apache Kafka 作为其流式摄取、应用程序集成和微服务架构的关键部分。...2020 年，为了满足这一需求，Apache Flink 被添加到 Cloudera 流处理产品中。Apache Flink 是一个用于有状态计算的分布式处理引擎，非常适合实时、事件驱动的应用程序。...添加 Apache Flink 是为了解决我们的客户在构建生产级流分析应用程序时面临的难题，包括： 有状态的流处理：如何在处理多个流数据源的同时有效地大规模处理需要上下文状态的业务逻辑？...Apache Kafka 作为流处理的流存储基础至关重要，而 Apache Flink 是处理流的最佳计算引擎。...（如状态处理、恰好一次语义、窗口化、水印、事件之间的细微差别和系统时间）都是新概念为数据分析师、DBA 和数据科学家提供新颖的概念。
本节将对当前开源分布式流处理系统中三个最典型的代表性的系统：Apache Storm，Spark Streaming，Apache Flink以及它们的编程模型进行详细介绍。...每个Topology中有两个重要组件：spout和bolt。 spout是Topology中数据流的来源，也即对应DAG模型中的起始操作。...Apache Flink Apache Flink是一个同时支持分布式数据流处理和数据批处理的大数据处理系统。其特点是完全以流处理的角度出发进行设计，而将批处理看作是有边界的流处理特殊流处理来执行。...Flink同样是使用单纯流处理方法的典型系统，其计算框架与原理和Apache Storm比较相似。Flink做了许多上层的优化，也提供了丰富的API供开发者能更轻松地完成编程工作。...经过broadcast( )转化即相应地进行广播等。 五、Flink的系统框架 图5-3-8显示了Apache Flink的分布式运行环境架构。 Flink的系统架构中包含以下重要组件。
最后，像Apache Flink这样的流处理和分析解决方案可以从Kafka实时读取数据，并了解复杂事件和模式事件，并进行关联，以帮助为企业和决策者提供见解。...在问答的第二部分中，Dinesh将研究企业如何利用Apache Flink和Apache NiFi之类的技术来促进对大容量，高速数据的低延迟处理。...您能否谈一谈企业如何在流架构中最佳地使用Flink，以及促进低延迟处理大量流数据的解决方案的意义是什么？...这在大容量场景中也很重要，因为处理不同类型的卷和复杂数据并不容易，这就是可以利用Flink的流分析解决方案（如Cloudera DataFlow）可以提供帮助的地方。...看 如何在 CDP 上使用 Apache Flink 设置流处理 。 要了解有关Cloudera实时流数据产品的更多信息，请访问此处 。
摘要：今天我们就来解构数据湖的核心需求，同时深度对比Apache CarbonData、Hudi和Open Delta三大解决方案，帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型。...像Apache CarbonData、OpenDelta Lake、Apache Hudi等存储解决方案，通过将这些事务语义和规则推送到文件格式本身或元数据和文件格式组合中，有效地解决了数据湖的ACID...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
本文将结合 Apache Flink 系统讨论相关技术课题。 伴随着流处理系统的发展，SQL 特别是 Stream SQL 系统也渐渐流行起来。...由于流处理系统的输入是无限增长的，我们希望能就以下问题进行讨论： 如何在流处理系统当中处理时间，并利用这一特性限制内部状态的大小 如何扩展 SQL 以支持描述时间方面的需求，使得执行器更好地理解需求并执行...在比较早的流处理系统如 MillWheel 中，选择了远程状态储存， 如 HBase、BigTable 等。而一些新近的系统则声称本地储存才是流处理的最佳拍档。...现在，诸如 Apache Flink 和 Apache Samza 的系统都使用本地储存来实现超低延迟的数据处理， 这是因为远程状态由于网络通讯的原因会导致数据处理请求变慢。...特别地，Flink 还使用了 Apache Calcite 提供的 SQL 解析和优化模块来执行相关任务。
3 流处理：Apache Flink 随着Kafka提供实时数据，需要适当的消费者来利用其速度和规模。其中一个流行的选择是Apache Flink。 为什么选择Flink？...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。...当对检测的敏感度非常高（考虑亚秒级）且采样率也很高时，Flink的连续处理非常适合用作监控条件的数据服务层，并触发相应的警报和操作。...4 实时分析：Apache Druid Apache Druid是数据架构的最后一块拼图，与Kafka和Flink一起成为流的消费者，用于支持实时分析。...查看Flink，因为它支持有状态的复杂事件处理。 分析是否更复杂，并且是否需要历史数据进行比较？查看Druid，因为它可以轻松快速地查询具有历史数据的实时数据。
，比如：某数据源中的某些数据由于某种原因(如：网络原因，外部存储自身原因)会有5秒的延时，也就是在实际时间的第1秒产生的数据有可能在第5秒中产生的数据之后到来(比如到Window处理节点).选具体某个delay...Flink中有如下三种时间类型，如下图： ?...Apache Flink框架数据流已经处理到什么位置(时间维度)的方式。...Flink内部对单流或多流的场景有统一的Watermark处理。...从而保证watermark的单调递增和保证数据的完整性.如下图: ? 本节以一个流计算常见的乱序问题介绍了Apache Flink如何利用Watermark机制来处理乱序问题.
同时他也对 Flink 如何在未来做到计算普惠化和数据智能化提出更多期待，让 Flink 的小松果在各行各业的数据和智能融合中生根发芽！...第二个重要的部分是流批一体，开头提到 2020 年是流批一体的新纪元，为什么这么说呢，莫问老师从流批一体架构演进，Flink 批处理性能，以及业界流批一体数据生态这三个方面给出了答案。...美团数据架构包括数据集成系统、数据处理系统、数据消费和数据应用四部分。...但在这个概念里，增加了数据时效性，数据质量和生产成本之间的权衡考量，也即如何在一个数仓业务中在满足时效性的情况下能更有效的控制成本和提升数据质量。...目前，美团在数据处理这一层还没有实现完全的流批统一，所以鞠大升老师表示，未来的目标希望在数据处理以及数据存储本身都能达到流批统一。
对于流处理，数据流本身是动态，没有所谓的开始或结束，虽然可以replay buffer的部分数据，但fault-tolerant做起来会复杂的多 流处理（有时称为事件处理）可以简单地描述为是对无界数据或事件的连续处理...流或事件处理应用程序可以或多或少地被描述为有向图，并且通常被描述为有向无环图（DAG）。在这样的图中，每个边表示数据或事件流，每个顶点表示运算符，会使用程序中定义的逻辑处理来自相邻边的数据或事件。...流处理引擎通常为应用程序提供了三种数据处理语义：最多一次、至少一次和精确一次。...因此，我们认为有效地描述这些处理语义最好的术语是『有效一次』（effectively once） 补充：流计算系统如何支持一致性语义 End-to-End Exactly-Once...如上图所示，假如我们有一个从左向右流动的数据流，Flink 会依次生成 snapshot 1、 snapshot 2、snapshot 3……Flink 中有一个专门的“协调者”负责收集每个 snapshot
Apache Flink的简介 Apache Flink是一个开源的针对批量数据和流数据的处理引擎，已经发展为ASF的顶级项目之一。...Flink 的核心是在数据流上提供了数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。...Flink的技术栈： Flink的主要API： 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提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，...DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作，支持Java和Scala。...Apache Flink兼容Apache Storm 考虑到业界当前主流的流式处理引擎为Apache Storm，Flink为了更好的与业界衔接，在流处理上对Storm是做了兼容，通过复用代码的方式即可实现
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