逸言 | 逸派胡言 作为目前最为高效的流处理框架之一，Flink在我们的大数据平台产品中得到了广泛运用。为了简化开发，我们对Flink做了一些封装，以满足我们自己的产品需求。...我们结合Flink的架构，并参考了Apex、Storm、Flume等其他流处理框架，抽象出自己的流处理模型。这个模型中各个概念之间的关系与层次如下图所示： ?...在实时流处理中，一个典型的Processor其实就是我们常用的map、filter或flatMap函数。...管道就是我们定义的Flow，Source是管道的上游入口，Sink是管道的下游出口，每个细粒度的Processor就是每个负责处理数据流的过滤器。...flink是haina的核心，提供了基本的运算、运行和部署的能力，而haina则根据我们产品的需求对flink进行扩展，并遵循前面提及的抽象流处理模型提供各个可以被重用的细粒度组成单元，并实现了通用的组成逻辑
这就导致在进行流处理的过程中，理解会稍微复杂一些，需要引入一些特殊概念。接下来就分别讲一下这几种概念。 ? 一、流处理和关系代数（表，及 SQL）的区别 ? ?...可以看到，其实关系代数（主要就是指关系型数据库中的表）和 SQL，主要就是针对批处理的，这和流处理有天生的隔阂。 二、动态表（Dynamic Tables） ?...在下面的示例中，我们展示了对点击事件流中的一个持续查询。 这个 Query 很简单，是一个分组聚合做 count 统计的查询。...Flink 的Table API 和 SQL 支持三种方式对动态表的更改进行编码： ① 仅追加（Append-only）流 仅通过插入（Insert）更改，来修改的动态表，可以直接转换为仅追加流...这个流中发出的数据，就是动态表中新增的每一行。 ② 撤回（Retract）流 Retract 流是包含两类消息的流，添加（Add）消息和撤回（Retract）消息。
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。...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...简而言之，流窗口允许我们对流中的元素进行分组，并对每个组执行用户自定义的功能。这个用户自定义函数可以返回零个，一个或多个元素，并以这种方式创建一个新的流，我们可以在一个独立的系统中处理或存储它。...Flink有两种流类型： 键控流：使用此流类型，Flink将通过键（例如，进行编辑的用户的名称）将单个流划分为多个独立的流。当我们在键控流中处理窗口时，我们定义的函数只能访问具有相同键的项目。...但使用多个独立的流时Flink可以进行并行工作。 非键控流：在这种情况下，流中的所有元素将被一起处理，我们的用户自定义函数将访问流中所有元素。
有状态：有状态的计算则会基于多个事件输出结果。 Flink流计算理念，官方说法叫做有状态的流计算，将批处理也看作是一种特殊的“流”，即有界的流，在这样的指导思想下，实现了批处理和流计算。...Flink状态编程 Flink有很多算子，数据源source，数据存储sink都是有状态的，流中数据都是buffer records，会保存一定的元素或者元数据。...Flink中，状态始终与特定算子相关，总的来说有两种类型的状态：算子状态（operator state）和键控状态（keyed state）。...广播状态（Broadcast state）：如果一个算子有多项任务，而它的每项任务状态又都相同，那么这种情况最适合光爆状态 键控状态（keyed state） 键控状态是根据输入数据流中定义的键（key...Flink为每个键值维护一个状态实例，并将具有相同键的所有数据，都分区到一个算子任务中，这个任务会维护和处理这个key对应的状态。
可以将广播流（如上下文数据、机器学习模型、规则 / 模式、触发器等）与可能带有键控状态（KeyedState）的流（如特征向量、状态机等）连接在一起。而在 Flink 1.5 之前，很难做到这一点。...新特性和改进 2.1 重写 Flink 部署和处理模型 重写 Flink 部署和处理模型的工作已经进行了一年多，来自多个组织的贡献者（如 Artisans、阿里巴巴和 Dell EMC）合作设计和实现了该特性...2.2 广播状态 对广播状态的支持（即在某个函数的所有并行实例中复制状态）是一直广受开发者期待的特性。...常规数据流的处理是通过控制流的消息来配置的，规则或模式被广播到函数的所有并行实例中，并应用于常规流的所有事件上。...这样可以实现完全匹配，而这在许多标准 SQL 语句中是很常见的。 2.6 SQL CLI 客户端 几个月前，Flink 社区开始致力于添加一项服务，用于执行流和批处理 SQL 查询（FLIP-24）。
Flink程序可以将多种转换组合成复杂的数据流拓扑。...过滤出零值的过滤器: dataStream.filter { _ !...一个reduce函数，用于创建部分和流 keyedStream.reduce { _ + _ } Fold KeyedStream → DataStream 带有初始值的键控数据流上的“滚动”折叠。...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。...Flink会将具有相同插槽共享组的操作放入同一插槽，同时将没有插槽共享组的操作保留在其他插槽中。这可以用来隔离插槽。如果所有输入操作都在同一插槽共享组中，则插槽共享组将从输入操作继承。
当每分钟/小时/天 聚合事件时，状态(state)保存待处理的聚合。 当通过流中的数据点训练机器学习模型时，状态(state)保存模型参数的当前版本。...Keyed State 键控状态(Keyed State)被维护在可以被认为是嵌入式键/值存储中。...因此，对键/值状态的访问只能在键控流(Keyed Stream)上进行，即在键控/分区数据交换之后，并且仅限于与当前事件的键关联的值。...Barriers Flink 分布式快照的核心元素是stream barrier。 这些barrier被注入到数据流中，并作为数据流的一部分与record一起流动。...该图描述了算子如何处理未对齐的checkpoint barrier： 算子对存储在其输入缓冲区中的第一个barrier做出反应。
SQL查询的语法基于Apache Calcite的分组窗口函数的语法，并将在Flink的1.3.0版中得到支持。 ?...在追加模式下，每个流记录都是对动态表的插入修改。因此，流的所有记录都会追加到动态表中，使其不断增长并且大小无限。下图说明了追加模式。 ?...动态表上的每个插入修改都会生成一条插入消息，并将新行添加到redo流中。由于redo流的限制，只有具有唯一键的表可以进行更新和删除修改。...如果从键控动态表中删除键，或者因为行被删除或因为行的键属性被修改了，则删除键中的删除键被发送到redo流。更新修改产生带有更新的更新消息，即新行。...在版本1.2中，Flink的关系API的所有流式运算符（如过滤器，项目和组窗口聚合）仅发出新行并且无法更新以前发出的结果。相比之下，动态表格能够处理更新和删除修改。
我们将在本文后面讨论一些流行的解决方案，但是现在让我们看看如何在不离开舒适的CDP环境的情况下搜索和分析已经存储在Kafka中的日志。...请注意，将keyBy操作应用于Map流。原因是并行窗口操作仅在键控流上执行。我们决定选择容器ID作为键，但是我们也可以使用任何合理的键为索引步骤提供所需的并行性。...窗口日志索引逻辑 现在，我们已经有了包含要存储的数据的Map流，下一步是将其添加到Solr。...配置参数在函数的构造函数中传递，并与函数定义一起序列化。...通过对特定领域的理解，我们可以轻松地添加一些逻辑来检测日志中的模式，否则这些模式很难在仪表板层上实现。
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。...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。...时间与窗口机制Event Time：在 Flink 中，事件时间是数据本身的产生时间，不受处理延迟影响，特别适用于实时处理乱序事件的情况。...通过 Flink，我们可以设计如下流处理任务：1// 读取 Kafka 中的用户行为数据流2DataStream userBehaviorStream = env.addSource...设计思路用户行为流处理：首先从 Kafka 中获取用户浏览、点击、购买等行为事件流。
通过代码实现的案例，读者将深入了解如何使用Apache Flink解决真实世界中的大数据处理问题。...它提供了丰富的API和工具，使开发者能够轻松地构建和部署大规模流处理应用程序。相比其他流处理框架，Flink的优势在于其高效的调度算法、可靠的故障恢复机制以及对复杂事件处理的支持。...Flink通过在数据流中插入检查点（Checkpoint）来实现容错。检查点是数据流的一种快照，包含了应用程序的状态信息。...接下来，我们按照商品ID进行分组，并使用窗口函数TumblingProcessingTimeWindows对窗口大小为10秒的时间窗口进行聚合计算。...通过代码实现的案例，读者可以深入了解如何使用Apache Flink解决真实世界中的大数据处理问题。
前段时间详细地阅读了 《Apache Flink的流处理》 这本书，作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri，国内崔星灿翻译的，这本书非常详细、全面得介绍了Flink...二、Flink和Spark的区别2.1共同点 高吞吐、在压力下保持正确2.2不同点： 1.本质上，Spark是微批处理，而Flink是流处理 2.Flink... Flink是标准的流执行模式，一个事件在处理后可以直接发往下一个节点三、Flink流处理基础3.1DataFlow图 描述了数据在不同操作之间流动。 ...） 键控状态是根据输入数据流中定义的键（key）来维护和访问的 key相同的数据所能访问的状态 KeyedState只能在键控流中使用主要有4种： ...十二、Flink算子12.1基本操作 1.map 对每个元素应用函数返回新的结果 2.filter 给出给定的条件过滤数据 3.flatMap 转换类似map
Cloudera 流处理 (CSP) 由 Apache Flink 和 Apache Kafka 提供支持，提供完整的流管理和有状态处理解决方案。...在 CSP 中，Kafka 作为存储流媒体底层，Flink 作为核心流处理引擎，支持 SQL 和 REST 接口。...在 SMM 中创建主题 列出和过滤主题 监控主题活动、生产者和消费者 Flink 和 SQL 流生成器 Apache Flink 是一个强大的现代分布式处理引擎，能够以极低的延迟和高吞吐量处理流数据...视图将为 order_status 的每个不同值保留最新的数据记录 定义 MV 时，您可以选择要添加到其中的列，还可以指定静态和动态过滤器 示例展示了从外部应用程序（以 Jupyter Notebook...为例）访问和使用 MV 的内容是多么容易 在 SSB 中创建和启动的所有作业都作为 Flink 作业执行，您可以使用 SSB 对其进行监控和管理。
Flink中的状态 Flink中的状态有一个任务进行专门维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态。大多数的情况下我们可以将Flink中状态理解为一个本地变量，存储在内存中。...状态自始至终是与特定的算子相关联的，在flink中需要进行状态的注册。 （此图来源于网络） Flink框架中有两种类型的状态：算子状态、键控状态。接下来我们具体的聊聊这两种状态。...键控状态是根据输入数据流中定义的键（key）来维护和访问的。...Flink 为每个 key 维护一个状态实例，并将具有相同键的所有数据，都分区到同一个算子任务中，这个任务会维护和处理这个 key 对应的状态。...当任务处理一条数据时，它会自动将状态的访问范围限定为当前数据的 key。 （此图来源于网络） Flink 为键控状态提供三种基本数据结构： 值状态 将状态表示为单个的值。
在我们的图示中的用户动作事件流包含用户1001的注销动作，其后是用户1003的支付完成事件，以及用户1002的“添加到购物车”动作。 第二个流的操作模式将会通过应用进行评估。...例如，如果项目被添加到购物车而没有后续购买，网站团队可以采取适当的措施来更好地了解用户未完成购买的原因并启动特定程序以改善网站环境（ 如提供折扣，限时免费送货优惠等）。...当从模式流接收到新模式时，当前活动模式会被替换。实质上，这个算子还可以同时评估更复杂的模式或多个模式，这些模式可以单独添加或移除。 我们将描述匹配应用程序的模式如何处理用户操作和模式流。 ?...processElement() 被 keyed stream上的每条记录调用。 它提供对广播状态的只读访问，以防止通过函数的并行实例修改不同广播状态中的结果。...()中可用）和, 一种将函数应用于每个注册密钥的键控状态的方法（仅在processBroadcastElement()中可用） KeyedBroadcastProcessFunction可以像任何其他
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。...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。...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。...它是最简单的格式实现， 并且提供了许多拆箱即用的特性（如 Checkpoint 逻辑），但是限制了可应用的优化（例如对象重用，批处理等等）。...{ public static void main(String[] args) throws Exception { //创建 批量读取文件的格式函数，其实底层还是通过对单行文件读取
摄取时间：指事件进去流处理系统的时间，对于一个事件来说，使用其被读取的那一刻时间戳。...Flink内置了3种窗口数据过滤器。 CountEvictor：计数过滤器。在Window中保留指定数量的元素，并从窗口头部开始丢弃其余元素。 DeltaEvictor：阈值过滤器。...全量计算函数 全量计算函数指的是先缓存该窗口的所有元素，等到触发条件后对窗口内的所有元素执行计算。如ProcessWindowFunction。...3.3 多流的Watermark Flink内部实现每一个边上只能有一个递增的Watermark，当出现多流携带EventTime汇聚到一起(GroupBy或Union)时，Flink会选择所有流入的...接下来Flink类型与序列化篇，如果对Flink感兴趣或者正在使用的小伙伴，可以加我入群一起探讨学习。
Flink Flink 核心特点 批流一体 所有的数据都天然带有时间的概念，必然发生在某一个时间点。把事件按照时间顺序排列起来，就形成了一个事件流，也叫作数据流。...CoGrouped侧重的是Group，对数据进行分组，是对同一个key上的两组集合进行操作 Join侧重的是数据对，对同一个key的每一对元素进行操作 ConnectedStreams（表示两个数据流的组合...是一个有向有环图） AsyncDataStream（在DataStream上使用异步函数的能力） 处理数据API 处理数据API 核心抽象 环境对象 数据流元素 StreamRecord（数据流中的一条记录...Flink 异步IO 原理 顺序输出模式（先收到的数据元素先输出，后续数据元素的异步函数调用无论是否先完成，都需要等待） 无序输出模式（先处理完的数据元素先输出，不保证消息顺序） 数据分区 ForwardPartitioner...作业中添加了新的算子，如果是无状态算子，没有影响，可以正常恢复，如果是有状态的算子，跟无状态的算子一样处理。
有关Flink API基本概念的介绍，请参阅 基本概念 2 入门案例 以下程序是流窗口字数统计应用程序的完整工作示例，它在5秒窗口中对来自Web套接字的单词进行计数。...程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。 本节介绍了基本转换，应用这些转换后的有效物理分区以及对Flink 算子链接的见解。...过滤掉零值的过滤器 Scala Java 4.2 union DataStream *→DataStream 两个或多个数据流的联合，创建包含来自所有流的所有数据元的新流 如果将数据流与自身联合...Flink捆绑了其他系统（如Apache Kafka）的连接器，这些系统实现为接收器函数。...Flink捆绑了其他系统（如Apache Kafka）的连接器，这些系统实现为接收器函数。 请注意，write*()方法DataStream主要用于调试目的。
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