原文地址:https://dzone.com/articles/getting-started-with-batch-processing-using-apache
Flink程序程序看起来像转换数据集合的普通程序。每个程序都由相同的基本部分组成:
相信经过前面几篇 Flink 文章的学习,大家对于Flink的代码书写一定非常期待。本篇博客,我们就来扒一扒关于Flink的DataSet API的开发。
“ 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。TableEnviroment对象提供方法注册数据源与数据表信息。那么数据源与数据表的信息则存储在CataLog中。所以,CataLog是TableEnviroment的重要组成部分。”
Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。
Table API和SQL集成在共同API中。这个API的中心概念是一个用作查询的输入和输出的表。本文档显示了具有表API和SQL查询的程序的常见结构,如何注册表,如何查询表以及如何发出表。 Table API和SQL捆绑在flink-table Maven工程中。 为了使用Table API和SQL,必须将以下依赖项添加到您的项目中: <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-table_2.10</a
Flink 本身是批流统一的处理框架,所以 Table API 和 SQL,就是批流统一的上层处理 API。目前功能尚未完善,处于活跃的开发阶段。 Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询 API,它允许我们以非常直观的方式,组合来自一些关系运算符的查询(比如 select、filter 和 join)。而对于 Flink SQL,就是直接可以在代码中写 SQL,来实现一些查询(Query)操作。Flink 的 SQL 支持,基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite(Apache 开源 SQL 解析工具)。
Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天,Flink正在飞速发展。由于性能的优势和兼顾批处理,流处理的特性,Flink可能正在颠覆整个大数据的生态。
Flink有个UI界面,可以用于监控Flilnk的job运行状态 http://localhost:8081/
Spark已经在大数据分析领域确立了事实得霸主地位,而Flink则得到了阿里系的亲赖前途一片光明。我们今天会SparkSQL和FlinkSQL的执行流程进行一个梳理。并提供2个简单的例子,以供参考。
写在前面: 博主是一名大数据的初学者,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一天的生活就是一生的缩影。
Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序(例如,过滤,映射,更新状态,加入,分组,定义窗口,聚合)。最初从源创建集合(例如,通过从文件,kafka主题或从本地的内存集合中读取)。结果通过接收器返回,接收器可以例如将数据写入(分布式)文件或标准输出(例如,命令行终端)。 Flink程序可以在各种环境中运行,独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行,也可以在许多计算机的集群上执行。
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
1. 从本地集合获取数据 import org.apache.flink.api.scala._ /** * author: YangYunhe * date: 2019/8/3 18:59 * description: 从本地集合中获取数据 */ object CollectionSource { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvir
Flink提供三层API。 每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡,并针对不同的用例。
最近几天因为工作比较忙,已经几天没有及时更新文章了,在这里先给小伙伴们说声抱歉…临近周末,再忙再累,我也要开始发力了。接下来的几天,菌哥将为大家带来关于FlinkSQL的教程,之后还会更新一些大数据实时数仓的内容,和一些热门的组件使用!希望小伙伴们能点个关注,第一时间关注技术干货!
groupBy会将一个DataSet转化为一个GroupedDataSet,聚合操作会将GroupedDataSet转化为DataSet。如果聚合前每个元素数据类型是T,聚合后的数据类型仍为T。
日常工作中,我们一般会先把数据存储在表,然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中,那就会涉及到时效性概念。
当你开始接触丰富多彩的开放数据集时,CSV、JSON和XML等格式名词就会奔涌而来。如何用Python高效地读取它们,为后续的整理和分析做准备呢?本文为你一步步展示过程,你自己也可以动手实践。
创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境,也就是说,getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境,是最常用的一种创建执行环境的方式。
Flink程序是执行分布式集合转换(例如,filtering, mapping, updating state, joining, grouping, defining windows, aggregating)的常规程序。集合创建于原始的数据源(例如,通过从文件读取,kafka主题或从本地内存集合中进行创建)。通过sinks返回结果,例如将数据写入(分布式)文件或标准输出(例如,命令行终端)。Flink程序以各种上下文运行,独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。取决于数据源的类
Apache Flink® - Stateful Computations over Data Streams
在Spark中有DataFrame这样的关系型编程接口,因其强大且灵活的表达能力,能够让用户通过非常丰富的接口对数据进行处理,有效降低了用户的使用成本。Flink也提供了关系型编程接口Table API以及基于Table API的SQL API,让用户能够通过使用结构化编程接口高效地构建Flink应用。同时Table API以及SQL能够统一处理批量和实时计算业务,无须切换修改任何应用代码就能够基于同一套API编写流式应用和批量应用,从而达到真正意义的批流统一
flink-table_2.11-1.7.1-sources.jar!/org/apache/flink/table/sinks/TableSink.scala
无论是在生产环境中运行 Apache Flink 还是在调研 Apache Flink,总会遇到一个问题:如何读写以及更新 Flink Savepoint 中的状态?为了解决这个问题,在 Apache Flink 1.9.0 版本引入了 State Processor API,扩展 DataSet API 实现读写以及修改 Flink Savepoint 和 Checkpoint 中状态。
Flink本身是批流统一的处理框架,所以Table API和SQL,就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善,处于活跃的开发阶段。
Flink具有特殊类DataSet并DataStream在程序中表示数据。您可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。在DataSet数据有限的情况下,对于一个DataStream元素的数量可以是无界的。
flink-java-1.6.2-sources.jar!/org/apache/flink/api/java/ExecutionEnvironment.java
最进再看官方flink提供的视频教程,发现入门版本因为时间关系都是基于1.7.x讲解的. 在实际操作中跟1.12.x版本还是有差距的, 所以整理一下从1.7 版本到1.12版本之间的相对大的变动. 做到在学习的过程中可以做到心里有数.
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/common.html#create-a-tableenvironment
Flink提供了多个层次的API供开发者使用,越往上抽象程度越高,使用起来越方便;越往下越底层,使用起来难度越大
链接: https://pan.baidu.com/s/1JvgAZpqoOPJ0ecfxUbLo4Q 提取码: pur8 –来自百度网盘超级会员v4的分享
Dataset是flink的常用程序,数据集通过source进行初始化,例如读取文件或者序列化集合,然后通过transformation(filtering、mapping、joining、grouping)将数据集转成,然后通过sink进行存储,既可以写入hdfs这种分布式文件系统,也可以打印控制台,flink可以有很多种运行方式,如local、flink集群、yarn等. scala版本
Apache Flink具有两个关系API - 表API和SQL - 用于统一流和批处理。Table API是Scala和Java的语言集成查询API,允许以非常直观的方式组合来自关系运算符的查询,Table API和SQL接口彼此紧密集成,以及Flink的DataStream和DataSet API。您可以轻松地在基于API构建的所有API和库之间切换。例如,您可以使用CEP库从DataStream中提取模式,然后使用Table API分析模式,或者可以在预处理上运行Gelly图算法之前使用SQL查询扫描,过滤和聚合批处理表数据。
◆ DataSet API开发概述 ◆ 计数器 ◆ DataSource ◆ 分布式缓存 ◆ Transformation ◆ Sink
一、Flink简介 二、Flink 部署及启动 三、Flink 运行架构 四、Flink 算子大全 五、流处理中的 Time 与 Window 六、Flink 状态管理 七、Flink 容错 八、Flink SQL 九、Flink CEP 十、Flink CDC 十一、基于 Flink 构建全场景实时数仓 十二、Flink 大厂面试题
导读:本文重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展;Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建;Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用。
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以 支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
基于时间的操作(比如 Table API 和 SQL 中窗口操作),需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。所以,Table 可以提供一个逻辑上的时间字段,用于在表处理程序中,指示时间和访问相应的时间戳。
在Flink批处理过程中不需要执行execute触发执行,在流式处理过程中需要执行env.execute触发程序执行。
flink-java-1.6.2-sources.jar!/org/apache/flink/api/java/DataSet.java
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时,Spark会将数据拆分为多个分区Partition,并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区,可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
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