Flink的内存管理： Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上，这个内存块叫做 MemorySegment，它代表了一段固定长度的内存（默认大小为 32KB），...也是 Flink 中最小的内存分配单元，并且提供了非常高效的读写方法。...每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个MemorySegment中。 Flink堆内存划分： ? Network Buffers: 一定数量的32KB大小的缓存，主要用于数据的网络传输。...Flink实现了自己的序列化框架，Flink处理的数据流通常是一种类型，所以可以只保存一份对象Schema信息，节省存储空间。又因为对象类型固定，所以可以通过偏移量存取。...Flink使用堆外内存： 启动超大内存（上百GB）的JVM需要很长时间，GC停留时间也会很长（分钟级）。
常用方法 Flink Table 内置的聚合方法包括： sum()：求和 count()：计数 avg()：平均值 min()：最小值 max()：最大值 stddevPop()：计算整个波动总体的标准偏差...stddevSamp()：计算样本数据的标准偏差 varPop()：计算整个波动总体的方差 varSamp()：计算样本数据的方差 另外，Flink Table 还支持自定义聚合方法。...示例 示例： import org.apache.flink.table.api._ import org.apache.flink.table.api.bridge.scala._ import org.apache.flink.api.scala...._ import org.apache.flink.types.Row import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction object...Table内置的count/sum/max/min/avg等聚合方法的使用，并在最后展示了如何使用自定义聚合函数。
前言 今天我们主要聊聊flink中的一个接口org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction，这个类可以接在window流之后，做窗口内的统计计算...注意：除了这个接口AggregateFunction，flink中还有一个抽象类AggregateFunction：org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction...是用于用户自定义聚合函数的，和max、min之类的函数是同级的。...IN就是聚合函数的输入类型，ACC是存储中间结果的类型，OUT是聚合函数的输出类型。...getResult 这个方法就是将每个用户最后聚合的结果经过处理之后，按照OUT的类型返回，返回的结果也就是聚合函数的输出结果了。
“ Apache Flink的Table API提供了对数据注册为Table的方式， 实现把数据通过SQL的方式进行计算。...Table API与SQL API实现了Apache Flink的批流统一的实现方式。Table API与SQL API的核心概念就是TableEnviroment。...Apache Flink在获取TableEnviroment对象后，可以通过Register实现对数据源与数据表进行注册。注册完成后数据库与数据表的原信息则存储在CataLog中。...Apche Flink通过Table Sink用于支持常见的数据存储格式与存储系统。...Apache Flink官方提供了InMemoryCataLog的实现，开发者可以参考来实现其他的存储介质的CataLog。
用户是中国联通，全球最大的电信服务提供商之一。使用 Apache Doris 在数十台机器上部署多个 PB 级集群，以支持 30 多个业务线每日添加的 150 亿条日志。...Apache Flink 对数据进行清理、标准化、回填和去标识化，并将其写回 Kafka。这些事实表也将被放入 Apache Doris 中，以便 Doris 跟踪某个项目或用于仪表板和报告。...由于日志不反对重复，因此事实表将按照Apache Doris 的Duplicate Key 模型进行排列。 DWS：该层聚合来自DWD的数据，为查询和分析奠定基础。...对于 Apache Doris，推荐的方法是使用 Flink-Doris-Connector。它是由 Apache Doris 社区开发的，用于大规模数据写入。该组件需要简单的配置。...这样可以缓解数据写入压力，避免生成过多的数据版本。 数据预聚合：对于ID相同但来自不同表的数据，Flink会根据主键ID进行预聚合并创建扁平表，以避免多源数据写入造成过多的资源消耗。
本文对 Cloudera 官方宣布支持 Apache Flink 的博客进行了翻译，希望有助于大家更深入地了解 Flink 及 Cloudera DataFlow（CDF）。 ?...利用 CDP 的灵活性和管理选项，可以轻松地对 Flink 进行任意扩展。有了平台集成，Cloudera Manager 可以用于安装，监视和管理 Flink 集群。...集中式日志搜索还可以聚合 Flink 应用程序日志，以便于管理和调试。 最重要的是，可以使用指标报告器将 Flink 应用程序指标发送到 Apache Kafka 中。...，这些警报规则涉及指标和日志流并检测异常 欺诈检测：金融组织从各种来源的数百万实时财务数据流中检测欺诈模式 游戏分析：要了解游戏平台上数百万每日用户的状态并向业务团队提供分析，需要以极高的规模处理大量数据...Storm 在市场和开源社区中逐渐失宠，用户正在寻找更好的选择。而 Apache Flink 则是这批用户的最佳选择。
于是，成为 Apache Flink 的最佳伙伴的目标，正推动着 Dlink 试图实现该特性。...API 实现 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.table.api.*; import org.apache.flink.table.functions.TableAggregateFunction...; import org.apache.flink.util.Collector; import static org.apache.flink.table.api.Expressions.*; //...同步执行SELECT查看中间过程 由于当前会话中已经存储了表的定义，此时直接选中 select 语句点击同步执行可以重新计算并展示其计算过程中产生的结果，由于 Flink 表值聚合操作机制，该结果非最终结果...心跳监测正常的集群实例即可用于任务执行或提交。
一 flink 简介 ? 1.1 什么是 Flink？ Apache Flink 是由 Apache 软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用 Java 和 Scala 编写的分布式流数据流引擎。...Flink 以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink 的 流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink 的运行时本身也支持迭代算 法的执行。 ?...1.2 为什么选择Flink？ 流数据更真实的反映了我们的生活方式 传统的数据架构是基于有限数据集的 1.3 Flink有哪些特点呢？...二 flink 架构 2.1 架构图 ? 2.2 含义 1.JobManager 也称之为 Master，用于协调分布式执行，它用来调度 task，协调检查点，协调失败时恢复 等。...2.TaskManager 也称之为 Worker，用于执行一个 dataflow 的 task、数据缓冲和 Data Streams 的数据交换， Flink 运行时至少会存在一个 TaskManager
大纲 Apache Flink和Apache Spark简介 关键特性比较 性能基准和可扩展性 针对特定用例选择正确工具的建议 结论 Apache Flink 和 Apache Spark 简介...虽然它可以处理流式数据，但在延迟方面的性能普遍高于Flink。 API和库： Apache Flink：提供一组强大的Java、Scala和Python API，用于开发数据处理应用程序。...Flink的库包括用于机器学习的FlinkML、用于复杂事件处理的FlinkCEP和用于图形处理的 Gelly。...Spark 跟踪数据转换序列，使其能够在出现故障时重新计算丢失的数据。 窗口功能： Apache Flink：提供高级窗口功能，包括事件时间和处理时间窗口，以及用于处理复杂事件模式的会话窗口。...Flink的窗口特性特别适合实时流处理。 Apache Spark：提供基本的窗口功能，例如滚动和滑动窗口，它们适用于批处理和微批处理场景，但可能不适合实时流处理。
Apache Flink使用Windows方式实现了对于无界数据集到有界数据集的计算。” ?...例如常见的五分钟内登陆用户数，1000条数据内的错误比例等。 ? Apache Flink在DataStreaming API中内置实现了一些窗口的算子。...Apache Flink 窗口的类别 Window Assigners Window Assigners指定了数据应该分配与那个窗口。...详细的时间介绍可以看我前一篇文章>,同时对应的也有Event与Process相关的Trigger进行计算的触发。 ?...滑动窗口 滑动窗口也是Apache Flink提供的一种简单的窗口计算方式，滑动窗口与滚动窗口特点差不多同样是基于时间大小进行的计算。
1、前言 本文讨论了京东搜索在实时流量数据分析方面，利用Apache Flink和Apache Doris进行的探索和实践。...流式计算在近些年的热度与日俱增，从Google Dataflow论文的发表，到Apache Flink计算引擎逐渐站到舞台中央，再到Apache Druid等实时分析型数据库的广泛应用，流式计算引擎百花齐放...为解决之前架构出现的问题，我们首先进行了架构升级，将storm引擎替换为Apache Flink，用以实现高吞吐、exactly once的处理语义。...最终，我们选定doris作为聚合层，用于实时OLAP分析。对于流量数据，使用聚合模型建表；对于订单行，我们将聚合模型换成Uniq模型，保证同一个订单最终只会存储一条记录，从而达到订单行精准去重的目的。...同时基于生产的数据明细层，我们直接使用了doris来充当聚合层的功能，将原本可以在flink中实现的窗口计算，下沉到doris中完成。
image.png 来源：ververica.cn 作者 | Fabian Hueske 翻译 | 王柯凝 校对 | 邱从贤（山智） Via：https://flink.apache.org/2019.../06/26/broadcast-state.html 自版本 Flink 1.5.0 以来，Apache Flink 提供了一种新的状态类型，称为广播状态（Broadcast State）。...Apache Flink 中的广播状态来完成相应工作。...类与其它任何 ProcessFunction 类一样，完全可以调用 Flink 的状态和时间功能，因此可以用于实现复杂的程序逻辑。...结论 在本文中，我们通过学习一个应用程序的实例，来解释 Apache Flink 的广播状态是什么，以及如何应用它来评估事件流上的动态模式，除此之外本文还讨论了广播状态的 API，并展示了相关源代码。
一．Flink 在快手应用场景与规模 1. Flink 在快手应用场景 ? ? ? ? ? ? 2.Flink 集群规模 ? ? 1.场景优化 1.1 Interval Join 应用场景 ? ?
Compaction 只适用于online compaction
By 大数据技术与架构 场景描述：本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Mini...本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Minibatch与streaming、数据序列化等方面对比了...Spark 的核心数据结构RDD包含了几个关键信息，包括数据的分片（partitions)、依赖（dependencies)等，其中还有一个用于优化执行的信息，就是分片的"preferred locations...简单来说，数据的序列化是指把一个 object 转化为 byte stream，反序列化则相反。序列化主要用于对象的持久化或者网络传输。...参考文献： 《Deep Dive on Apache Flink State》 - Seth Wiesman https://www.slideshare.net/dataArtisans/webinar-deep-dive-on-apache-flink-state-seth-wiesman
一．Flink 在快手应用场景与规模 1....Flink 在快手应用场景 2.Flink 集群规模 1.场景优化 1.1 Interval Join 应用场景 1.2 Interval Join 场景优化 1.2.1 Interval Join
今天分析一下，flink table聚合udf AggregateFunction的open函数未被调用的bug。...情景一： 当然，对于udf的聚合操作，在flink里面有两种用法，一种是不用窗口的分组聚合类似于 Table table = tEnv.sqlQuery("select DateUtil(rowtime...但是flink内部coden的时候，被完全解析成了不同的聚合函数。...; import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction; import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext...但是这个也体现出了我们码农的存在的必要性。 本文举例仅仅是一种窗口操作，更多的窗口聚合是否会调用aggregateFunction的open方法，可以仔细阅读AggregateUtil。
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...ListState：将状态表示为一组数据的列表 MapState：将状态表示为一组 Key-Value 对 ReducingState：将状态表示为一个用于聚合操作的列表4.3...：指定的键值将一个DataStream转化为KeyedStream 2.滚动聚合：滚动聚合作用与KeyedStream上，它将生成一个包含聚合结果的DataStream，主要操作有：sum... grobal：将输入流中的所有事件发往下游算子的第一个并行任务十三、KeyedProcessFunction 作用于KeyedStream上，使用非常灵活，该函数会针对流中每条记录调用一次
“ Apache Flink中提供了基于时间的窗口计算，例如计算五分钟内的用户数量或每一分钟计算之前五分钟的服务器异常日志占比等。因此Apache Flink在流处理中提供了不同时间的支持。” ?...处理时间(Processing Time) 处理时间是执行相应的操作时的系统时间。一般来说就是Apache Flink在执行某条数据的计算的时刻的系统时间。...但是也会有某些影响，例如基于网络或者其他原因造成某些数据无法按照预计的时间到到，或者说在Apache Flink任务重启时都会造成计算结果与预期的结果不符的情况出现。...Apache Flink能够支持基于事件的时间设置，事件时间是最接近于事实需求的时间。我们通常的数据处理大部分是基于事件时间的处理。...那么Apache Flink就有一个Watermark用来解决该问题，Watermark就是保证在一个特定的时间后进行触发window计算的机制。
通过扩展 MapFunction 到一个很高的并发度来提高吞吐量在一定程度上是可行的，但是常常会导致很高的资源成本：有更多的并行 MapFunction 实例意味着更多的任务、线程、Flink内部网络连接...Async I/O API Flink 的异步 I/O API允许用户在数据流中使用异步请求客户端。API处理与数据流的集成，以及处理顺序，事件时间，容错等。...假设有一个用于目标数据库的异步客户端，要实现一个通过异步I/O来操作数据库还需要三个步骤： 实现调度请求的 AsyncFunction 获取操作结果并把它传递给 ResultFuture 的 callBack...将异步 I/O 操作作为转换操作应用于 DataStream 以下代码示例说明了基本模式： Java版本: // This example implements the asynchronous request...为了控制结果记录发出的顺序，Flink 提供了两种模式： Unordered：异步请求结束后立即输出结果记录。在经过异步I/O算子之后，流中记录的顺序与之前会不一样。
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