； 简述大数据架构发展 Lambda 架构 Lambda 架构是目前影响最深刻的大数据处理架构，它的核心思想是将不可变的数据以追加的方式并行写到批和流处理系统内，随后将相同的计算逻辑分别在流和批系统中实现...，并且在查询阶段合并流和批的计算视图并展示给用户。...流批融合的 Lambda 架构 针对 Lambda 架构的问题3，计算逻辑需要分别在流批框架中实现和运行的问题，不少计算引擎已经开始往流批统一的方向去发展，例如 Spark 和 Flink，从而简化lambda...图4 Kafka + Flink + ElasticSearch的混合分析系统 Lambda plus：Tablestore + Blink 流批一体处理框架 Lambda plus 是基于 Tablestore...tp 系统低延迟读写更新，同时也提供了索引功能 ad-hoc 查询分析，数据利用率高，容量型表格存储实例也可以保证数据存储成本可控； 计算上，Lambda plus 利用 Blink 流批一体计算引擎
摘要：本文介绍了某零售企业用户基于 Dlink + FlinkSQL 构建批流一体数据平台的实践，主要为部署的分享。...地址 https://github.com/DataLinkDC/dlink 欢迎大家关注 Dlink 的发展~ 一、前言 由于公司需求，最近调研了很多的开源项目，最终发现 Dlink 在建立批流一体的数据平台上更满足需求...数据开发的便捷性对于数据平台来说非常重要，决定了项目的建设与运维成本，而 Dlink 提供了 FlinkSQL 与其他 SQL 的开发与调试能力，使数据开发工作达到Hue 的效果，自动提交及创建远程集群的能力降低了使用门槛...这里假设你已经安装了mysql 首先需要创建Dlink的后端数据库，这里以配置文件中默认库创建 #登录mysql mysql -uroot -proot@123 #授权并创建数据库 mysql> grant...3.local 不熟悉的话慎用，并不要执行流任务。 三、集群中心 集群中心配置包括： 集群实例 集群配置其中集群实例适用场景为standalone和yarn session以及k8s session。
输入数据可能本身是有限的（即输入数据集并不会随着时间增长），也可能出于分析的目的被人为地设定为有限集（即只分析某一个时间段内的事件）。 ?...这两个 API 都是批处理和流处理统一的 API，这意味着在无边界的实时数据流和有边界的历史记录数据流上，关系型 API 会以相同的语义执行查询，并产生相同的结果。...Table API / SQL 正在以流批统一的方式成为分析型用例的主要 API。 DataStream API 是数据驱动应用程序和数据管道的主要API。...相反，MapReduce、Tez 和 Spark 是基于批的，这意味着数据在通过网络传输之前必须先被写入磁盘。该测试说明，在使用Flink 时，系统空闲时间和磁盘访问操作更少。...因此，Flink 可以用同一个数据处理框架来处理无限数据流和有限数据流，并且不会牺牲性能。
图片 - 随着大数据领域不断发展，企业对于业务场景的诉求也从离线的满足转到高实时性的要求，“t+0”形式呈现业务数据已是刚需。
互联网诞生之初虽然数据量暴增，单日事实表条数达千万级别， 但客户需求场景更多是“t+1”形式，只需对当日、当周、当月数据进行分析，这些诉求仅离线分析就可满足。...流计算与批计算对比 数据时效性 流式计算实时、低延迟，流式计算适合以“t+0”的形式呈现业务数据； 批计算非实时、高延迟，批计算适合以“t+1”的形式呈现业务数据； 数据特征 流式计算数据一般是动态数据...，数据是随时产生的； 批计算数据一般是静态数据，数据事先已经存储在各种介质中。...批计算应用在离线计算场景，如：数据分析、离线报表等。 运行方式 流式计算的任务是阻塞式的，一直持续运行中。 批计算的任务是一次性完成即结束。...支持对多种类别数据库之间读取的数据进行融合查询。 支持消息流数据传输过程中动态产生的数据与多种类型数据库之间的流计算查询。 融合查询语法遵循ANSI SQL标准。
Flink使用HiveCatalog可以通过批或者流的方式来处理Hive中的表。...这就意味着Flink既可以作为Hive的一个批处理引擎，也可以通过流处理的方式来读写Hive中的表，从而为实时数仓的应用和流批一体的落地实践奠定了坚实的基础。...Temporal Join最新分区 对于一张随着时间变化的Hive分区表，Flink可以读取该表的数据作为一个无界流。...streaming-source.enable' = 'true', 'streaming-source.partition.include' = 'latest' 除此之外还有一些其他的参数，关于参数的解释见上面的分析...Hive维表JOIN示例 假设维表的数据是通过批处理的方式(比如每天)装载至Hive中，而Kafka中的事实流数据需要与该维表进行JOIN，从而构建一个宽表数据，这个时候就可以使用Hive的维表JOIN
Flink如何做到流批一体 流批一体的理念 2020年，阿里巴巴实时计算团队提出“流批一体”的理念，期望依托Flink框架解决企业数据分析的3个核心问题，理念中包含三个着力点，分别是一套班子、一套系统、...一套班子：统一开发人员角色，现阶段企业数据分析有两个团队，一个团队负责实时开发，一个团队负责离线开发，在流批一体的理念中，期望促进两个团队的融合。...流批一体的理念即使用同一套 API、同一套开发范式来实现大数据的流计算和批计算，进而保证处理过程与结果的一致性。...（OLAP场景） 通过前面的对比分析，可以发现: 批式计算是流式计算的特例，Everything is Streams，有界数据集(批式数据)也是一种数据流、一种特殊的数据流; 而OLAP计算是一种特殊的批式计算...反欺诈 基于规则的监控报警 流式Pipeline 数据ETL 实时搜索引擎的索引 批处理&流处理分析 网络质量监控 消费者实时数据分析 Flink电商流批一体实践 目前电商业务数据分为离线数仓和实时数仓建设
图片融合查询语法etl-engine引擎中的融合查询提供将多源数据在内存中重组关联查询并输出查询结果的能力。融合查询语法遵循ANSI SQL标准，与常规MySQL查询语法很相似。...支持对多种类别数据库之间读取的数据进行融合查询。支持消息流数据传输过程中动态产生的数据与多种类型数据库之间的流计算查询。融合查询语法遵循ANSI SQL标准。
l最后， DataStream 还支持与合并对称的拆分操作，即把一个流按一定规则拆分为多个流（Split 操作），每个流是之前流的一个子集，这样我们就可以对不同的流作不同的处理。...，并生成同类型的数据流，即可以将多个DataStream[T]合并为一个新的DataStream[T]。...connect： connect提供了和union类似的功能，用来连接两个数据流，它与union的区别在于： connect只能连接两个数据流，union可以连接多个数据流。...connect所连接的两个数据流的数据类型可以不一致，union所连接的两个数据流的数据类型必须一致。...两个DataStream经过connect之后被转化为ConnectedStreams，ConnectedStreams会对两个流的数据应用不同的处理方法，且双流之间可以共享状态。
nc是netcat的简称，原本是用来设置路由器,我们可以利用它向某个端口发送数据 如果没有该命令可以下安装 yum install -y nc 2.使用Flink编写流处理应用程序实时统计单词数量 代码实现...API 一般用于学习测试,模拟生成一些数据 Flink还提供了数据源接口,我们实现该接口就可以实现自定义数据源，不同的接口有不同的功能，分类如下： SourceFunction:非并行数据源(并行度只能...:多功能非并行数据源(并行度只能=1) * ParallelSourceFunction:并行数据源(并行度能够>=1) * RichParallelSourceFunction:多功能并行数据源(...,要和MySQL中存储的一些规则进行匹配,那么这时候就可以使用Flink自定义数据源从MySQL中读取数据 那么现在先完成一个简单的需求: 从MySQL中实时加载数据 要求MySQL中的数据有变化,也能被实时加载出来...,要和MySQL中存储的一些规则进行匹配,那么这时候就可以使用Flink自定义数据源从MySQL中读取数据 * 那么现在先完成一个简单的需求: * 从MySQL中实时加载数据 * 要求MySQL中的数据有变化
来源:Kafka-Flink Meetup深圳站 作者:陈肃 正文
Author lanson * Desc * 1.ds.print 直接输出到控制台 * 2.ds.printToErr() 直接输出到控制台,用红色 * 3.ds.collect 将分布式数据收集为本地集合...//Parallelism>1为文件夹 //5.execute env.execute(); } } 自定义Sink MySQL 需求: 将Flink集合中的数据通过自定义...java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; /** * Author lanson * Desc * 使用自定义sink将数据保存到
❝每家数字化企业在目前遇到流批一体概念的时候，都会对这个概念抱有一些疑问，到底什么是流批一体？这个概念的来源？这个概念能为用户、开发人员以及企业带来什么样的好处？跟随着博主的理解和脑洞出发吧。...❞ 前言 到底什么是流批一体？ 批的来源？流的来源？ 为什么要做流批一体？ 从 数据开发的现状出发 探索理想中的流批一体能力支持 最终到数仓落地 go!!! ? ? ? ? ? ? ?...n 年前的引擎能力（hive 等） 对文件、批量数据处理支持很友好 数据多是小时、天级别延迟 结论：批是在批式存储、处理引擎能力支持的角度提出的 ? ?...博主理解的流批一体更多的是站在平台能力支持的角度上 所以这里重点说明引擎 + 工具链上的期望 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...更多 Flink 实时大数据分析相关技术博文，视频。后台回复 “flink” 获取。 ?
01 整体思考 提到流批一体，不得不提传统的大数据平台 —— Lambda 架构。...通过一套数据链路来同时满足流和批的数据处理需求是最理想的情况，即流批一体。此外我们认为流批一体还存在一些中间阶段，比如只实现计算的统一或者只实现存储的统一也是有重大意义的。...通过计算统一去降低用户的开发及维护成本，解决数据口径不一致的问题。 在流批一体技术落地的过程中，面临的挑战可以总结为以下 4 个方面： 首先是数据实时性。...而在流批一体模式下，开发模式变为了首先完成 SQL 的开发，其中包括逻辑的、物理的 DDL 的定义，以及它们之间的字段映射关系的指定，DML 的编写等，然后分别指定流批任务相关的配置，最后发布成流批两个任务...3.1 案例一 实时通用数据层 RDDM 流批一体化的建设。
Apache Flink 1.12 Documentation: JDBC Connector
在最近的一篇博客中，Cloudera 首席技术官 Ram Venkatesh 描述了数据湖仓的演变，以及使用开放数据湖仓的好处，尤其是开放的 Cloudera 数据平台 (CDP)。...其次，您可以订阅数据湖仓服务，例如软件即服务 (SaaS)。 本文将深入探讨这两种类型的数据湖仓部署的特征，介绍 Cloudera 新的一体化湖仓产品 CDP One 的优势。...SaaS 数据湖仓 软件即服务 (SaaS) 数据湖仓部署是作为服务提供的交钥匙解决方案。例如，最近发布的 CDP One数据湖仓一体化是一种在云中运行的 SaaS 产品（亚马逊网络服务）。...数据湖仓一体的好处 运营可用于生产的数据湖仓可能具有挑战性。挑战包括部署和维护数据平台以及管理云计算成本。...CDP One 是一种一体化数据湖仓软件即服务 (SaaS) 产品，可对任何类型的数据进行快速简便的自助分析和探索性数据科学。
核心类是RedisMapper 是一个接口，使用时我们要编写自己的redis 操作类实现这个接口中的三个方法，如下所示 1.getCommandDescription() ： 设置使用的redis 数据结构类型...，和key 的名称，通过RedisCommand 设置数据结构类型 2.String getKeyFromData(T data)： 设置value 中的键值对key的值 3.String getValueFromData...(T data); 设置value 中的键值对value的值 使用RedisCommand设置数据结构类型时和redis结构对应关系 Data Type Redis Command [Sink] HASH...SET SADD PUBSUB PUBLISH STRING SET HYPER_LOG_LOG PFADD SORTED_SET ZADD SORTED_SET ZREM 需求 将Flink集合中的数据通过自定义...groupedDS.sum(1); //4.Sink result.print(); // * 最后将结果保存到Redis // * 注意:存储到Redis的数据结构
offset随着做Checkpoint的时候提交到Checkpoint和默认主题中 参数说明 实际的生产环境中可能有这样一些需求，比如： l场景一：有一个 Flink 作业需要将五份数据聚合到一起...，五份数据对应五个 kafka topic，随着业务增长，新增一类数据，同时新增了一个 kafka topic，如何在不重启作业的情况下作业自动感知新的 topic。...l场景二：作业从一个固定的 kafka topic 读数据，开始该 topic 有 10 个 partition，但随着业务的增长数据量变大，需要对 kafka partition 个数进行扩容，由 10...为了保证数据的正确性，新发现的 partition 从最早的位置开始读取。...在 checkpoint 机制下，作业从最近一次checkpoint 恢复，本身是会回放部分历史数据，导致部分数据重复消费，Flink 引擎仅保证计算状态的精准一次，要想做到端到端精准一次需要依赖一些幂等的存储系统或者事务操作
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