大数据时代来临,如果你还不知道Kafka那你就真的out了!据统计,有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka,包括所有TOP10旅游公司,7家TOP10银行,8家TOP10保险公司,9家TOP10电信公司等等。
大数据时代来临,如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章:如何全方位掌握Kafka核心技术)!据统计,有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka,包括所有TOP10旅游公司,7家TOP10银行,8家TOP10保险公司,9家TOP10电信公司等等。
Spark和Flink都属于流批一体的分布式计算引擎。Flink属于流处理框架,通过流来模拟批,Spark属于批处理框架,通过批来模拟流。其分别属于Lambda架构和Dataflow架构。
Kafka经常用于实时流数据架构,用于提供实时分析。本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用。
该文介绍了Kafka的基本概念、应用场景、优缺点、实现原理、主要概念、相关概念和主要功能。Kafka是一个分布式流媒体平台,用于发布和订阅记录流。它具有高吞吐量、可扩展性、持久性、容错性、实时性等特点。Kafka在大数据领域非常流行,用于实时数据处理、日志收集、流处理、事件驱动应用等。
Yelp 公司 采用 Apache Beam 和 Apache Flink 重新设计了原来的数据流架构。该公司使用 Apache 数据流项目创建了统一而灵活的解决方案,取代了将交易数据流式传输到其分析系统(如 Amazon Redshift 和内部数据湖)的一组分散的数据管道。
了解网络安全供应商 SecurityScorecard 如何利用数据流来增强其业务能力。
Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算。
Amazon S3或Simple Storage Service,是一种低成本、基于云的对象存储服务,它通过合理的、按需付费的定价为用户提供几乎无限的存储空间。S3存储的经济性、可用性和灵活性的特点,使组织依赖S3来处理您可以想象的,从时间点备份到业务数据备份以及介于两者之间的所有内容的存储。
我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集,从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑,需要选择适合项目的大数据流处理平台。 我最初列出的候选平台包括Flume、Flink、Kafka Streaming以及Spark Streaming。然而对产品架构而言,这个技术选型的决策可谓举足轻重,倘若选择不当,可能会导致较大的修改成本,须得慎之又慎。 我除了在项目中曾经使用过Flume、Kafka以及Spark Streaming之外,对其余平台并不甚了解。即便是用过的这几个平台,也了解得比较
生成式人工智能(GenAI)和大语言模型(LLMs)将重塑我们的生活、工作和业务方式。随着人工智能实现更自然的人机交互,利用这些技术的公司必须优先考虑有效的数据管理,以真正获得竞争优势。
Apache Spark是行业中流行和广泛使用的大数据工具之一。Apache Spark已成为业界的热门话题,并且如今非常流行。但工业正在转移朝向apache flink。
Apache Flink就是其中的翘楚,它采用了基于操作符(operator)的连续流模型,可以做到微秒的延迟。Flink最核心的数据结构是Stream,它代表一个运行在多个分区上的并行流,它没有边界,随着时间的增长而不断变化,而且它是逐条进行操作的,每当有新数据进行就会被执行,这也是Flink低延迟的根本。
Flink是一个分布式大数据计算引擎,可对有限流和无限流进行有状态的计算,支持Java API和Scala API、高吞吐量低延迟、支持事件处理和无序处理、支持一次且仅一次的容错担保、支持自动反压机制、兼容Hadoop、Storm、HDFS和YARN。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。
Flink 1.5.0 是 1.x.y 系列的第六个主要版本。与往常一样,它兼容之前 1.x.y 版本中使用 @Public 注解标注过的 API。
上图的Flink示例程序对一个数据流做简单处理,整个过程包括了输入(Source)、转换(Transformation)和输出(Sink)。程序由多个DataStream API组成,这些API,又被称为算子 (Operator),共同组成了逻辑视角。在实际执行过程中,逻辑视角会被计算引擎翻译成可并行的物理视角。
Kafka Connect 是一个工具,它可以帮助我们将数据从一个地方传输到另一个地方。比如说,你有一个网站,你想要将用户的数据传输到另一个地方进行分析,那么你可以使用 Kafka Connect 来完成这个任务。
Cloudera 在为流处理提供综合解决方案方面有着良好的记录。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。CSP 允许开发人员、数据分析师和数据科学家构建混合流数据管道,其中时间是一个关键因素,例如欺诈检测、网络威胁分析、即时贷款批准等。
Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出, 根据维基百科的定义,Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时,同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据,通过流处理提供低延迟的数据,从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询,批处理和流处理的结果会进行合并。
2018和2019年是大数据领域蓬勃发展的两年,自2019年伊始,实时流计算技术开始步入普通开发者视线,各大公司都在不遗余力地试用新的流计算框架,实时流计算引擎Spark Streaming、Kafka Streaming、Beam和Flink持续火爆。
随着移动设备、物联网设备的持续增长,流式数据呈现了爆发式增长,同时,越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求,基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求,在这个背景下,各种实时流处理平台应运而生。
在Flink状态管理详解这篇文章中,我们介绍了Flink的状态都是基于本地的,而Flink又是一个部署在多节点的分布式引擎,分布式系统经常出现进程被杀、节点宕机或网络中断等问题,那么本地的状态在遇到故障时如何保证不丢呢?Flink定期保存状态数据到存储上,故障发生后从之前的备份中恢复,整个被称为Checkpoint机制,它为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。本文将介绍Flink的Checkpoint机制的原理。本文会使用多个概念:快照(Snapshot)、分布式快照(Distributed Snapshot)、检查点(Checkpoint)等,这些概念均指的是Flink的Checkpoint机制,读者可以将这些概念等同看待。
这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop、Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着。
ETL(Extract-Transform-Load)技术是数据集成领域的核心组成部分,广泛应用于数据仓库、大数据处理以及现代数据分析体系中。它涉及将数据从不同的源头抽取出来,经过必要的转换处理,最后加载到目标系统(如数据仓库、数据湖或其他分析平台)的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍:
这篇文章我们将深入探讨有状态流处理,更确切地说是 Flink 中可用的不同状态后端。在以下部分,我们将介绍 Flink 的3个状态后端,它们的局限性以及根据具体案例需求选择最合适的状态后端。
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。
Apache Flink 社区正式宣布 Apache Flink 1.7.0 发布。最新版本包括解决了420多个问题以及令人兴奋的新增功能,我们将在本文进行描述。有关更多的详细信息请查看完整目录。
批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作。例如在计算总数和平均数时,必须将数据集作为一个整体加以处理,而不能将其视作多条记录的集合。这些操作要求在计算进行过程中数据维持自己的状态。
传统意义上的数据集市主要处理T+1的数据。随着互联网的发展,当前越来越多的业务场景对于数据时效性提出了更高的要求,以便及时快速地进行数据分析和业务决策,比如依托实时数据情况开展实时推荐、实时风控、实时营销等。特别是各种新技术的出现、发展和日趋成熟,实时数据分析和处理也成为可能。实时的大规模数据处理成为企业数字化转型过程中需要破解的难题,也是企业当前面临的一个普遍需求。
Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等
在当今大数据时代,数据成为了企业的重要资产。如何高效地处理、存储和分析这些数据,成为了企业面临的重要挑战。Flink作为一款高性能的流处理框架,与湖仓一体架构的结合,为企业提供了一种全新的解决方案。本文将深入探讨如何轻松入门大数据,玩转Flink,打造湖仓一体架构。
选择太多,是一件好事情,不过也容易乱花渐欲迷人眼。倘若每个平台(技术)都去动手操练一下,似乎又太耗时间。通过阅读一些文档,可以帮我们快速做一次筛选。在将选择范围进一步缩小后,接下来就可以结合自己的应用场景去深入Spike,做深度的甄别,这是我做技术选型的一个方法。 技术没有最好,只有最适用。在做技术选型时,需要选择适合需求、适合项目类型、适合团队的技术。这是实用主义的判断,而非理想主义的追捧。若是在实用的技术选型中,再能点燃一些些技术上的情怀,那就perfect了! 属性矩阵(Attributes Matr
译自 Stream Processing 101: What’s Right for You? 。
要想熟练掌握一个大数据框架,仅仅是学习一些网络上的样例程序是远远不够的,我们必须系统地了解它背后的设计和运行原理。
分布式有状态流处理支持在云中部署和执行大规模连续计算,主要针对低延迟和高吞吐量。这种模式的一个最根本的挑战就是在可能的失败情况下提供处理保证。现有方法依赖于可用于故障恢复的周期性全局状态快照。这些方法有两个主要缺点。首先,他们经常拖延影响数据摄取的整体计算过程。其次,持久化存储所有传输中的记录以及算子状态,这会导致比所需的快照要更大。
整个架构图分为三层,从下往上看,最下面一层是数据安全,包括受限域认证系统、加工层权限系统,应用层权限系统,安全审计系统,来保证最上层数据集成与处理的安全;
基于流计算的基本模型,当前已有各式各样的分布式流处理系统被开发出来。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。
提起大数据处理引擎,很多人会想到Hadoop或Spark,而在2019年,如果你身处大数据行业却没听说过Flink,那你很可能OUT了!Flink是大数据界冉冉升起的新星,是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初,阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans,Data Artisans的核心产品是正是Flink。
随着流计算领域的不断发展,关于流计算的理论和模型逐渐清晰和完善。Flink是这些流计算领域最新理论和模型的优秀实践。相比Spark在批处理领域的流行,Apache Flink(简称Flink)可以说是目前流计算领域最耀眼的新贵了。Flink是一个分布式流处理和批处理平台,相比Spark偏向于批处理,Flink的核心是流计算引擎。
Uber 是一个全球品牌,在全球 10,000 多个城市运营。该公司运营规模庞大,每月为超过 1.37 亿用户提供服务,每天为 2500 万次出行提供服务。数据驱动——乘客、司机和企业经营者采取的每一个行动。在如此规模的数据中,将所有这些活动的原始数据转化为业务洞察的技术挑战尤其困难,尤其是以高效且可靠的方式做到这一点。
这篇文章来自 Kiyoto Tamura。
数据流处理正在迅速成为企业应用程序现代化和改进数据驱动应用程序实时数据分析的关键技术。随着企业越来越依赖实时数据分析,数据流处理使他们能够实时分析和处理大量数据,提供及时的见解并做出明智的决策。
Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务:
十年的轮回,正如大数据的发展一般,它既是一个轮回的结束,也是崭新的起点。大数据在过去的二十年中蓬勃发展,从无到有,崛起为最具爆炸性的技术领域之一,逐渐演变成为每个企业不可或缺的基础设施。然而,在这个时刻,我们不禁要问:当前的大数据架构是否已经趋于完美?2023 年,伴随着人工智能的跃变式爆发,数据平台将如何演进,以适应未来的数据使用场景?
目前主流的流处理组件包括:Strom、Spark Streaming、KafKa、Flume、Flink、S3等,接下来将对上述组件做简要介绍。
传统上,无论是基于 MapReduce 的数据流,还是基于 Spark/Flink 的流水线,其数据的来源和最终落脚点都可以是分布式存储(比如 GFS、HDFS、S3)。
问题导读 1.Flink1.7开始支持Scala哪个版本? 2.Flink1.7状态演变在实际生产中有什么好处? 3.支持SQL/Table API中的富集连接可以做那些事情? 4.Flink1.7新增了哪些连接器 Apache Flink社区宣布Apache Flink 1.7.0发布。 最新版本包括超过420个已解决的问题以及Flink的一些新增内容,About云将在本文的以下部分中对其进行描述。
说明:本文分为四个部分内容:背景、Chandy_Lamport算法、Flink Checkpoint对齐机制和总结。
这是我们关于 Flink 如何实现新的流处理应用系列中的第二篇博文。第一部分介绍了事件时间和乱序处理。
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