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开源大数据flink

开源大数据Flink是一种流行的开源数据处理引擎，它提供了一种高效、可扩展的方式来处理大规模数据流。Flink 的主要优势在于它的低延迟和高吞吐量，这使得它在实时数据处理和分析方面非常具有优势。

Flink 可以应用于许多不同的场景，包括实时数据处理、数据流处理、数据分析、ETL 和 ELT 等。它可以与许多不同的数据源和数据存储系统集成，例如 Apache Kafka、Apache Cassandra、Amazon S3 等。

推荐的腾讯云相关产品是云产品大数据平台，它提供了一种完整的大数据解决方案，包括数据收集、存储、处理、分析和可视化等。云产品大数据平台支持 Apache Flink，并且提供了一些预置的算法和模型，使得用户可以更加轻松地进行大数据处理和分析。云产品大数据平台的产品介绍链接地址是：https://cloud.tencent.com/product/tdsql-for-bigdata

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2021年大数据Flink（十七）：Flink四大基石

---- Flink四大基石 Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。...Checkpoint 这是Flink最重要的一个特性。 Flink基于Chandy-Lamport算法实现了一个分布式的一致性的快照，从而提供了一致性的语义。...Chandy-Lamport算法实际上在1985年的时候已经被提出来，但并没有被很广泛的应用，而Flink则把这个算法发扬光大了。...Time 除此之外，Flink还实现了Watermark的机制，能够支持基于事件的时间的处理，能够容忍迟到/乱序的数据。...Window 另外流计算中一般在对流数据进行操作之前都会先进行开窗，即基于一个什么样的窗口上做这个计算。Flink提供了开箱即用的各种窗口，比如滑动窗口、滚动窗口、会话窗口以及非常灵活的自定义的窗口。

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2021年大数据Flink（九）：Flink原理初探

、SubTask、Parallelism 1.Dataflow:Flink程序在执行的时候会被映射成一个数据流模型 2.Operator:数据流模型中的每一个操作被称作Operator,Operator....One to One模式：两个operator用此模式传递的时候，会保持数据的分区数和数据的排序；如上图中的Source1到Map1，它就保留的Source的分区特性，以及分区元素处理的有序性。...Flink执行图（ExecutionGraph）由Flink程序直接映射成的数据流图是StreamGraph，也被称为逻辑流图，因为它们表示的是计算逻辑的高级视图。...为了执行一个流处理程序，Flink需要将逻辑流图转换为物理数据流图（也叫执行图），详细说明程序的执行方式。...原理介绍 Flink执行executor会自动根据程序代码生成DAG数据流图 Flink 中的执行图可以分成四层：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph ->

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2021年大数据Flink（八）：Flink入门案例

，DataSetAPI已经不推荐使用了，后续其他案例都会优先使用DataStream流式API，既支持无界数据处理/流处理，也支持有界数据处理/批处理！... * 编码步骤 * 1.准备环境-env * 2.准备数据-source * 3.处理数据-transformation * 4.输出结果-sink * 5.触发执行-execute//如果有...; /** * Author lanson * Desc * 需求:使用Flink完成WordCount-DataStream * 编码步骤 * 1.准备环境-env * 2.准备数据-source...表达式 * 编码步骤 * 1.准备环境-env * 2.准备数据-source * 3.处理数据-transformation * 4.输出结果-sink * 5.触发执行-execute...需求:使用Flink完成WordCount-DataStream--使用lambda表达式--修改代码使适合在Yarn上运行 * 编码步骤 * 1.准备环境-env * 2.准备数据-source

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2021年大数据Flink（六）：Flink On Yarn模式

---- Flink On Yarn模式原理为什么使用Flink On Yarn?...在实际开发中，使用Flink时，更多的使用方式是Flink On Yarn模式，原因如下： -1.Yarn的资源可以按需使用，提高集群的资源利用率 -2.Yarn的任务有优先级，根据优先级运行作业 -3...此外，AppMaster容器也提供了Flink的web服务接口。...run(提交任务) 1.在yarn上启动一个Flink会话，node1上执行以下命令 /export/server/flink/bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s... run提交任务： /flink/bin/flink run /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar run /export/server

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2021年大数据Flink（十八）：Flink Window操作

---- Flink-Window操作为什么需要Window 在流处理应用中，数据是连续不断的，有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。...在这种情况下，我们必须定义一个窗口(window)，用来收集最近1分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。...window 中， Flink提供了很多各种场景用的WindowAssigner：如果需要自己定制数据分发策略，则可以实现一个 class，继承自 WindowAssigner。 ...evictor--了解 evictor 主要用于做一些数据的自定义操作，可以在执行用户代码之前，也可以在执行用户代码之后，更详细的描述可以参考org.apache.flink.streaming.api.windowing.evictors.Evictor...Flink 提供了如下三种通用的 evictor： * CountEvictor 保留指定数量的元素 * TimeEvictor 设定一个阈值 interval，删除所有不再 max_ts - interval

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2021年大数据Flink（二）：Flink用武之地

---- Flink用武之地 http://www.liaojiayi.com/flink-IoT/ https://flink.apache.org/zh/usecases.html 从很多公司的应用案例发现...，其实Flink主要用在如下三大场景： Event-driven Applications【事件驱动】事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算...比如Flink应用凌晨从Recorded Events中读取昨天的数据，然后做周期查询运算，最后将数据写入Database或者HDFS，或者直接将数据生成报表供公司上层领导决策使用。...Periodic ETL：比如每天凌晨周期性的启动一个Flink ETL Job，读取传统数据库中的数据，然后做ETL，最后写入数据库和文件系统。...Data Pipeline：比如启动一个Flink 实时应用，数据源(比如数据库、Kafka)中的数据不断的通过Flink Data Pipeline流入或者追加到数据仓库(数据库或者文件系统)，或者Kafka

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2021年大数据Flink（四十）：Flink模拟双十一实时大屏统计

目录 Flink模拟双十一实时大屏统计需求数据编码步骤: 1.env 2.source 3.transformation 4.使用上面聚合的结果,实现业务需求: 5.execute 参考代码实现代码...(基于上面参考代码重新写一套) 实现效果 ---- Flink模拟双十一实时大屏统计需求在大数据的实时处理中，实时的大屏展示已经成了一个很重要的展示项，比如最有名的双十一大屏实时销售总价展示。...今天我们就做一个最简单的模拟电商统计大屏的小例子，需求如下： 1.实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额 2.计算出各个分类的销售top3 3.每秒钟更新一次统计结果数据首先我们通过自定义source...模拟订单的生成，生成了一个Tuple2,第一个元素是分类，第二个元素表示这个分类下产生的订单金额，金额我们通过随机生成. /** * 自定义数据源实时产生订单数据Tuple2 */...Exception { Double totalAmount = 0d;//用来记录销售总额 //用大小顶堆来计算TopN //用大顶堆(大的数据在堆顶

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2021年大数据Flink（二十五）：Flink 状态管理

---- Flink-状态管理 Flink中的有状态计算注意: Flink中已经对需要进行有状态计算的API,做了封装,底层已经维护好了状态!...为什么 Flink 知道之前已经处理过一次 hello world，这就是 state 发挥作用了，这里是被称为 keyed state 存储了之前需要统计的数据，所以 Flink 知道 hello 和...，Managed State 由 Flink Runtime 管理，自动存储，自动恢复，在内存管理上有优化；而 Raw State 需要用户自己管理，需要自己序列化，Flink 不知道 State 中存入的数据是什么结构...Operator State 可以用于所有算子，但一般常用于 Source 存储State的数据结构/API介绍前面说过有状态计算其实就是需要考虑历史数据而历史数据需要搞个地方存储起来 Flink为了方便不同分类的...保存Operator state的数据结构: ListState BroadcastState 举例来说，Flink中的FlinkKafkaConsumer，就使用了operator state

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2021年大数据Flink（一）：乘风破浪的Flink-Flink概述

早期， Flink 是做 Batch 计算的，但是在 2014 年， StratoSphere 里面的核心成员孵化出 Flink，同年将 Flink 捐赠 Apache，并在后来成为 Apache 的顶级大数据项目...，同时 Flink 计算的主流方向被定位为 Streaming，即用流式计算来做所有大数据的计算，这就是 Flink 技术诞生的背景。...2014 年 Flink 作为主攻流计算的大数据引擎开始在开源大数据行业内崭露头角。...比如它提供了有状态的计算，支持状态管理，支持强一致性的数据语义以及支持基于Event Time的WaterMark对延迟或乱序的数据进行处理等富二代Flink https://blog.csdn.net...这样在各种不同的场景下，不管是全量数据还是增量数据，亦或者实时处理，一套方案即可全部支持，这就是阿里选择 Flink 的背景和初衷。

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2021年大数据Flink（三十）：Flink Table API & SQL 介绍

/dev/table/ Flink的Table模块包括 Table API 和 SQL： Table API 是一种类SQL的API，通过Table API，用户可以像操作表一样操作数据，非常直观和方便...SQL作为一种声明式语言，有着标准的语法和规范，用户可以不用关心底层实现即可进行数据的处理，非常易于上手 Flink Table API 和 SQL 的实现上有80%左右的代码是公用的。...标准稳定:语义遵循SQL标准，非常稳定，在数据库 30 多年的历史中，SQL 本身变化较少； 5....架构升级自 2015 年开始，阿里巴巴开始调研开源流计算引擎，最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎，针对 Flink 存在的不足进行优化和改进，并且在 2019 年初将最终代码开源，也就是Blink...在 Flink 1.9 中，Table 模块迎来了核心架构的升级，引入了阿里巴巴Blink团队贡献的诸多功能在Flink 1.9 之前，Flink API 层一直分为DataStream API

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Doris + Flink + DolphinScheduler + Dinky 构建开源数据平台

+ DolphinScheduler + Dinky 构建开源数据平台。...本次分享将介绍如何运用 Doris + Flink + DolphinScheduler + Dinky 四个开源项目来构建一个基本的数据平台，并支持离线、实时、OLAP 三种技术需求。...二、开源数据平台思路本章节主要讲述数据平台搭建所用的开源项目介绍以及设计思路。技术介绍 Apache Doris 首先要运用到的是 Apache Doris。...基于此，Apache Doris 在多维报表、用户画像、即席查询、实时大屏等诸多业务领域都能得到很好应用。...开源数据平台的设计思路是通过 Flink SQL Batch 以及 Doris SQL 的能力实现一个离线任务的开发；使用 DolphinScheduler 进行离线工作流编排和调度；通过 Flink

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2021年大数据Flink（二十九）：Flink 容错机制 Savepoint

Savepoint VS Checkpoint Savepoint演示 # 启动yarn session /export/server/flink/bin/yarn-session.sh...-n 2 -tm 800 -s 1 -d # 运行job-会自动执行Checkpoint /export/server/flink/bin/flink run --class cn.itcast.checkpoint.CheckpointDemo01.../root/ckp.jar # 手动创建savepoint--相当于手动做了一次Checkpoint /export/server/flink/bin/flink savepoint 702b872ef80f08854c946a544f2ee1a5... hdfs://node1:8020/flink-checkpoint/savepoint/ # 停止job /export/server/flink/bin/flink cancel 702b872ef80f08854c946a544f2ee1a5...# 重新启动job,手动加载savepoint数据 /export/server/flink/bin/flink run -s hdfs://node1:8020/flink-checkpoint

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2021年大数据Flink（二十七）：Flink 容错机制 Checkpoint

Java的堆内存中/TaskManage节点的内存中 State可以被记录，在失败的情况下数据还可以恢复 Checkpoint: 某一时刻,Flink中所有的Operator的当前State的全局快照,...一般存在磁盘上表示了一个Flink Job在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有Operator的状态可以理解为Checkpoint是把State数据定时持久化存储了比如KafkaConsumer...算子中维护的Offset状态,当任务重新恢复的时候可以从Checkpoint中获取注意: Flink中的Checkpoint底层使用了Chandy-Lamport algorithm分布式快照算法可以保证数据的在分布式环境下的一致性...(为了提高效率) 2.分布式快照执行时的数据一致性由Chandy-Lamport algorithm分布式快照算法保证!...因为如果某个算子在节点A上失败，在节点B上恢复，使用本地文件时，在B上无法读取节点 A上的数据，导致状态恢复失败。

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2021年大数据Flink（三）：Flink安装部署 Local本地模式

---- Flink安装部署 Flink支持多种安装模式 - Local—本地单机模式，学习测试时使用 - Standalone—独立集群模式，Flink自带集群，开发测试环境使用 - StandaloneHA...—独立集群高可用模式，Flink自带集群，开发测试环境使用 - On Yarn—计算资源统一由Hadoop YARN管理，生产环境使用 Local本地模式原理 Flink程序由JobClient进行提交...作业执行完成后，结果将发送回客户端(JobClient) 操作 1.下载安装包 https://archive.apache.org/dist/flink/ 2.上传flink-1.12.0-bin-scala...root /export/server/flink-1.12.0 5.改名或创建软链接 mv flink-1.12.0 flink ln -s /export/server/flink-1.12.0 .../flink/bin/flink run /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar --input /root/words.txt --output

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2021年大数据Flink（七）：参数总结

参数总结 [root@node1 bin]# /export/server/flink/bin/flink --help ..../flink [OPTIONS] [ARGUMENTS] The following actions are available: Action "run" compiles...The available options can be found at https://ci.apache.org/projects/flink.../flink- docs-stable/ops/config.html -m,--jobmanager ...-j,--jarfile Flink program JAR file.

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2021年大数据Flink（四十一）：Flink实现订单自动好评

---- Flink实现订单自动好评需求在电商领域会有这么一个场景，如果用户买了商品，在订单完成之后，一定时间之内没有做出评价，系统自动给与五星好评，我们今天主要使用Flink的定时器来简单实现这一功能...数据自定义source模拟生成一些订单数据....; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3; import org.apache.flink.configuration.Configuration;...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3; import org.apache.flink.configuration.Configuration;...) * 我们今天主要使用Flink的定时器来简单实现这一功能。

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大语言模型--开源数据集

Huggingface排行榜默认数据集 Huggingface开源大模型排行榜: Open LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by HuggingFaceH4...Huggingface数据集：Hugging Face – The AI community building the future....本文主要介绍Huggingface开源大模型排行榜上默认使用的数据集 ARC 论文地址：[1803.05457] Think you have Solved Question Answering?...一个由7787个真正的小学水平的科学多项选择题组成的新数据集，arc_easy 只包含基于检索的算法和单词共现算法错误回答的问题。...是一个包含8.5k的小学数学题，主要用于测试大模型的数学和逻辑推理能力。

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2021年大数据Flink（四十二）：BroadcastState

Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的新特性。下游的 task 接收这些配置、规则并保存为 BroadcastState, 将这些配置应用到另一个数据流的计算中。...()方法处理后输出结果数据记录的类型。...org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple6; import org.apache.flink.configuration.Configuration... broadcastState.clear(); //最后将最新的广播流数据放到state中（更新状态数据） ...Tuple2>> broadcastState = ctx.getBroadcastState(descriptor); //清理广播数据后再重新广播新数据

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大数据开发：Hadoop、Spark、Flink三大框架对比

目前来说，大数据领域最为活跃的三个计算框架，当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中，表现各有优势，因此也常常被拿来做比较。...今天我们也来做个Hadoop对比，看看Hadoop、Spark、Flink三大框架，各自的优势劣势如何。...Spark：尽管机器学习算法是循环数据流，但Spark将其表示为（DAG）直接非循环图或有向无环图。 Flink：Flink在运行时支持受控循环依赖图，支持机器学习算法非常有效。...Flink：Flink采用连续流式流传输模型，实时对数据进行处理，而不会在收集数据或处理数据时出现任何延迟。...作为主流的三大处理框架，这三者在大数据领域都有着自己的优势和劣势，因此最好的方案就是将各自的优势结合起来，实现更高效率地完成大数据处理任务。

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2019大数据开源项目汇总

电信大数据项目以通话数据去展示如何处理并分析大数据，并最终通过图表可视化展示。...一个完整的大数据项目实战，实时|离线统计分析用户的搜索话题，并用酷炫的前端界面展示出来。...https://github.com/LuckyZXL2016/Movie_Recommend 基于WIFI探针的商业大数据分析技术 WIFI探针是一种可以记录附近mac地址的嗅探器，可以根据收集到的mac...地址进行数据分析，获得附近的人流量、入店量、驻留时长等信息本系统以Spark + Hadoop为核心，搭建了基于WIFI探针的大数据分析系统 https://github.com/wanghan0501.../WiFiProbeAnalysis 作者 | 思齐 | 蚂蚁开源社区大神，资深开发工程师

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