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使用 Apache Flink 开发实时ETL

By 大数据技术与架构 场景描述:本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序,并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。 关键词:Flink ETL 版权声明:本文作者为薄荷脑,经授权转载。 它与 Spark 的不同之处在于,它是使用流式处理来模拟批量处理的,因此能够提供亚秒级的、符合 Exactly-once 语义的实时处理能力。 Flink 的使用场景之一是构建实时的数据通道,在不同的存储之间搬运和转换数据。 本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序,并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。 案例 ? 让我们来编写一个从 Kafka 抽取数据到 HDFS 的程序。

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基于Flink的高可靠实时ETL系统

今年的第六届GIAC大会上,在大数据架构专题,腾讯数据平台部实时计算负责人施晓罡发表了《基于Flink的高可靠实时ETL系统》的主题演讲。以下为嘉宾演讲实录: ? 实时计算平台Oceanus 近年来,实时计算在腾讯得到了越来越广泛的应用。 而在Oceanus之上,腾讯大数据还对ETL,监控告警和在线学习等常见的实时计算任务提供了场景化的支持。 而对ETL场景,Oceanus也提供了Oceanus-ETL产品来帮助用户将应用和产品中采集的数据实时地导入到数据仓库中。 实时数据接入平台Oceanus-ETL 腾讯大数据早在2012年起就开始了进行数据接入的工作,并基于Storm构建了第一代的腾讯数据银行(TDBank),成为了腾讯大数据平台的第一线,提供了文件、消息和数据库等多种接入方式

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    Flink基础:实时处理管道与ETL

    内存模型 Flink深入浅出:JDBC Source从理论到实战 Flink深入浅出:Sql Gateway源码分析 Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析 Flink的经典使用场景是ETL 注意Flink Table和SQL api 会很适合来做ETL,但是不妨碍从底层的DataStream API来了解其中的细节。

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    实时即未来,车联网项目之原始终端数据实时ETL【二】

    文章目录 Flink 将报文解析后的数据推送到 kafka 中 实时ETL开发 原始数据的实时ETL设置 开发的流程 开发的类名 —— KafkaSourceDataTask 设置 checkpoint source = env .readTextFile("F:\\1.授课视频\\4-车联网项目\\05_深圳24期\\全部讲义\\2-星途车联网系统第二章-原始终端数据实时 ETL\\原始数据\\sourcedata.txt"); //3.创建FlinkKafkaProducer类 //3.1.配置属性 Properties ETL开发 创建模块 —— StreamingAnalysis 导入项目的 pom 依赖 常见包的含义 task , source ,sink ,entity 配置文件的导入 conf.properties 和 logback.xml 工具类的走读 日期处理 读取配置文件 静态代码块 字符串常用工具 - 字符串翻转 JSON 字符串转对象 原始数据的实时ETL设置 开发的流程 开发的类名 ——

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    ETL是什么_ETL平台

    ---- 三、ETL的流程 ETL如同它代表的三个英文单词,涉及三个独立的过程:抽取、转换和加载。工作流程往往作为一个正在进行的过程来实现,各模块可灵活进行组合,形成ETL处理流程。 在ETL架构中,数据的流向是从源数据流到ETL工具,ETL工具是一个单独的数据处理引擎,一般会在单独的硬件服务器上,实现所有数据转化的工作,然后将数据加载到目标数据仓库中。 如果要增加整个ETL过程的效率,则只能增强ETL工具服务器的配置,优化系统处理流程(一般可调的东西非常少)。 ---- 4、ETL日志与警告发送 (1)ETL日志 记录日志的目的是随时可以知道ETL运行情况,如果出错了,出错在那里。 如果使用ETL工具,工具会自动产生一些日志,这一类日志也可以作为ETL日志的一部分。

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    ETL

    ETL ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据提取、转换和加载。 数据仓库是一个独立的数据环境,需要通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的数据存储介质导入到数据仓库中;在技术上,ETL主要涉及到关联、转换、增量、调度和监控等几个方面;数据仓库系统中数据不要求与联机事务处理系统中数据实时同步 而ETL则是主要的一个技术手段。如何正确选择ETL工具?如何正确应用ETL?    实现ETL,首先要实现ETL转换的过程。 ETL体系结构   下图为ETL体系结构,它体现了主流ETL产品框架的主要组成部分。

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    使用Kafka和ksqlDB构建和部署实时流处理ETL引擎

    (尚未发布) 问题定义与决策 为了构建快速,实时的搜索引擎,我们必须做出某些设计决策。我们使用Postgres作为主要数据库。 因此,我们必须决定一种可靠,有效的方式,将数据从Postgres实时迁移到Elasticsearch。 选项1很快就删除了,因为它不是实时的,即使我们以较短的间隔查询,也会给Postgres服务器带来很大的负担。在其他两种选择之间进行选择可能是不同公司的不同决定。 下一步 我希望本文能为您提供一个有关部署和运行完整的Kafka堆栈的合理思路,以构建一个实时流处理应用程序的基本而有效的用例。 根据产品或公司的性质,部署过程可能会有所不同,以满足您的要求。 (本文由闻数起舞翻译自Sahil Malhotra的文章《Building and Deploying a Real-Time Stream Processing ETL Engine with Kafka

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    flink etl

    这种 join 方式需要去保留两个流的状态,持续性地保留并且不会去做清除。两边的数据对于对方的流都是所有可见的,所以数据就需要持续性的存在state里面,那么 ...

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    谈谈ETL

    ETL绝不是三个单词直译这么简单,三个数据环节紧密连接构成体系庞大、技术复杂度的数据生态系统。 ETL有三个难题:一是,数据的集成效率是评估抽取能力的主要考点;二是,数据的高类聚低耦合的组织结构是转换的难点;三是,数据的信息化智能化是加载的终极目标。 四,数据角色来自ETL分工 围绕ETL 的不同阶段,工程师按岗位分工也是不同的。

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    客快物流大数据项目(五十三):实时ETL模块开发准备

    目录 实时ETL模块开发准备 一、编写配置文件 二、创建包结构 三、编写工具类加载配置文件 实时ETL模块开发准备 一、编写配置文件 在公共模块的resources目录创建配置文件:config.properties autoReconnect=true&failOverReadOnly=false db.mysql.user=root db.mysql.password=123456 ## Data path of ETL spark.app.win.jars.dir=D://apps/logistics/jars 二、​​​​​​​创建包结构 本次项目采用scala编程语言,因此创建scala目录 包名 说明 cn.it.logistics.etl.realtime 实时ETL程序所在包 cn.it.logistics.etl.parser Canal和Ogg数据解析类所在包 三、编写工具类加载配置文件 实现步骤: 在公共模块的scala目录下common包下创建 isFirstRunnable = java.lang.Boolean.valueOf(resourceBundle.getString("app.first.runnable")) // ## Data path of ETL

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    谈谈ETL

    ETL绝不是三个单词直译这么简单,三个数据环节紧密连接构成体系庞大、技术复杂度的数据生态系统。 ETL有三个难题:一是,数据的集成效率是评估抽取能力的主要考点;二是,数据的高类聚低耦合的组织结构是转换的难点;三是,数据的信息化智能化是加载的终极目标。 四,数据角色来自ETL分工 围绕ETL 的不同阶段,工程师按岗位分工也是不同的。

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    ETL工程】大数据技术核心之ETL

    实时性技术的挑战:一般而言,传统数据仓库系统,BI应用,对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模,运行1-2天获得结果依然没什么问题。 但实时处理的要求,是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。 4. 大数据技术之数据采集ETL: 这里不过多的说数据采集的过程,可以简单的理解:有数据库就会有数据。 这里我们更关注数据的ETL过程,而ETL前期的过程,只需要了解其基本范畴就OK。 在数据挖掘的范畴了,数据清洗的前期过程,可简单的认为就是ETL的过程。ETL的发展过程伴随着数据挖掘至今,其相关技术也已非常成熟。这里我们也不过多的探讨ETL过程,日后如有涉及,在细分。 异常处理 在ETL的过程中,必不可少的要面临数据异常的问题,处理办法: 1. 将错误信息单独输出,继续执行ETL,错误数据修改后再单独加载。中断ETL,修改后重新执行ETL。原则:最大限度接收数据。

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    Kettle构建Hadoop ETL实践(一):ETL与Kettle

    ETL系统的工作就是要把异构的数据转换成同构的。如果没有ETL,很难对异构数据进行程序化的分析。 1. 这些数据经过ETL过程进入数据仓库系统。 这里把ETL分成了抽取和转换装载两个部分。 变化数据捕获也是建立准实时数据仓库的关键技术。 当能够识别并获得最近发生变化的数据时,抽取及其后面的转换、装载操作显然都会变得更高效,因为要处理的数据量会小很多。 ETL的设计过程和直接用开发语言写程序很相似,也就是说在写程序时用到的一些步骤或过程同样也适用于ETL设计。测试也是ETL设计的一部分。 当ETL项目规模比较大,有很多ETL开发人员在一起工作,开发人员之间的合作就显得很重要。

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    ETL大数据统一批量调度监控TASKCTL实时监控平台

    实时统计每个“应用工程”下,作业不同执行状态的数量和汇总情况,是最上层次的统计方式。 ​点击“作业状态数字”,跳转到“作业监控”页面,展示当前工程下指定状态的作业监控列表数据。 ​ 实时统计每个“作业容器”下,作业不同执行状态的数量和汇总情况。另外,作业容器列表还展示了作业容器的运行状态和批次信息。 通过工具栏的“应用工程”和“容器类型”,可进一步筛选符合条件的列表数据。 ​ 作业监控 作业监控以列表形式展示了作业实时运行状态的详细信息。包括作业动态的运行信息和静态的基本信息。 双击数据行打开当前作业的侧边窗口 ​节点监控 平台节点又叫控制节点,展示了平台整体的网络架构拓扑图,实时监控各个控制节点的健康程度,以及各个节点的资源利用率。 ​

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    ETL CSV to Elasticsearch

    record): for i in record: record[i]=str(record[i]).encode('utf-8') return record def etl_csv_to_es es.indices.flush(index=[indexName]) return (True,count) #main if __name__ == "__main__": res,num = etl_csv_to_es

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    java etl 简单实例_东方通ETL开发实例

    东方通ETL开发实例 下面通过一个简单的“Oracle CDC增量抽取”实例,带大家感受一下TIETL的 开发思路和强大的数据处理能力。 功能需求: 同一数据库(localhost_etl)下,现有cdc_source和cdc_target两张表如下: 表cdc_source 表cdc_target 现表cdc_source的增量(增、删

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    2021年大数据Spark(五十):Structured Streaming 案例一实时数据ETL架构

    ---- 案例一 实时数据ETL架构      在实际实时流式项目中,无论使用Storm、SparkStreaming、Flink及Structured Streaming处理流式数据时,往往先从Kafka 消费原始的流式数据,经过ETL后将其存储到Kafka Topic中,以便其他业务相关应用消费数据,实时处理分析,技术架构流程图如下所示:      接下来模拟产生运营商基站数据,实时发送到Kafka 中,使用StructuredStreaming消费,经过ETL(获取通话状态为success数据)后,写入Kafka中,便于其他实时应用消费处理分析。 ​​​​​​​ ETL 编写代码实时从Kafka的【stationTopic】消费数据,经过处理分析后,存储至Kafka的【etlTopic】,其中需要设置检查点目录,保证应用一次且仅一次的语义。  * 1、从KafkaTopic中获取基站日志数据  * 2、ETL:只获取通话状态为success日志数据  * 3、最终将ETL的数据存储到Kafka Topic中  */ object StructuredEtlSink

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    大数据ETL详解

    ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。 ETL也是一个长期的过程,只有不断的发现问题并解决问题,才能使ETL运行效率更高,为项目后期开发提供准确的数据。   ETL的设计分三部分:数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。 SQL方式实现,第三种是ETL工具和SQL相结合。 ETL日志与警告发送   1、ETL日志,记录日志的目的是随时可以知道ETL运行情况,如果出错了,出错在那里。   ETL日志分为三类。 第三类日志是总体日志,只记录ETL开始时间,结束时间是否成功信息。   如果使用ETL工具,工具会自动产生一些日志,这一类日志也可以作为ETL日志的一部分。

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    c语言开发ETL,【ETL开发工作内容|工作职责|ETL开发做什么】-看准网「建议收藏」

    工具应用 ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle、久其ETL…… 开源的工具有eclipse的etl插件:cloveretl 数据集成:快速实现ETL ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。 注意事项 为了能更好地实现ETL,笔者建议用户在实施ETL过程中应注意以下几点: 第一,如果条件允许,可利用数据中转区对运营数据进行预处理,保证集成与加载的高效性; 第二,如果ETL的过程是主动“拉取” ,这样才能快速实现ETL。 体系结构 下图为ETL体系结构 ,它体现了主流ETL产品框架的主要组成部分。ETL是指从源系统中提取数据,转换数据为一个标准的格式,并加载数据到目标数据存储区,通常是数据仓库。

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    Kettle构建Hadoop ETL实践(七):定期自动执行ETL作业

    为了确保数据流的稳定,需要使用所在平台上可用的任务调度器来调度ETL定期执行。调度模块是ETL系统必不可少的组成部分,它不但是数据仓库的基本需求,也对项目的成功起着举足轻重的作用。 绝大多数Hadoop系统都运行在Linux之上,因此本片详细讨论两种Linux上定时自动执行ETL作业的方案。 为了演示Kettle对数据仓库的支持能力,我们的示例将使用Start作业项实现ETL执行自动化。 0 2 * * * /root/regular_etl.sh 这就可以了,需要用户做的就是如此简单,其它的事情交给cron系统服务去完成。 因此在定义时间点时一定要注意时间的计算问题,这也就是在前面的工作流演示中,控制台页面里看到的时间是7点的原因,真实时间是上午15点。

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