必须连续处理无界流，即必须在摄取之后立即处理事件。无法等待所有输入数据到达，因为输入是无界的，并且在任何时间点都不会完成。...流处理的一个重要方面是应用程序如何测量时间，即事件时间和处理时间的差异。 Flink提供了一组丰富的与时间相关的功能。 事件时间模式：使用事件时间语义处理流的应用程序根据事件的时间戳计算结果。...Flink提供ProcessFunction来处理来自窗口中分组的一个或两个输入流或事件的单个事件。 ProcessFunctions提供对时间和状态的细粒度控制。...收到START事件时，该函数会记住其状态的时间戳，并在四小时内注册一个计时器。如果在计时器触发之前收到END事件，则该函数计算END和START事件之间的持续时间，清除状态并返回该值。...Flink与所有常见的集群资源管理器（如Hadoop YARN，Apache Mesos和Kubernetes）集成，但也可以设置为作为独立集群运行。
这有点类似于微批处理方法，两个检查点之间的所有计算都作为一个原子整体，要么全部成功，要么全部失败。然而，只有这一点的相似之处。...对于小状态（例如，计数或其他统计），备份开销通常可以忽略不计，而对于大状态，检查点间隔会在吞吐量和恢复时间之间进行权衡。 最重要的是，该架构将应用程序开发与流量控制和吞吐量控制分开。...7.1 吞吐量 我们在有30节点120个核的集群上测量Flink和Storm在两个不同程序上的吞吐量。第一个程序是并行流式grep任务，它在流中搜索包含与正则表达式匹配的字符串的事件。 ?...我们在30台机器的集群中运行此作业，其系统配置与以前相同。Flink实现了每核每秒大约720,000个事件的吞吐量，启动检查点后降至690,000。...缓冲区超时时间为50毫秒时，系统达到每个核每秒750,000个事件的吞吐量峰值，99%的处理延迟在50毫秒以下。 7.3 正确性与恢复开销 我们最后一个实验评估了检查点机制的正确性和恢复的开销。
虽然这些问题只存在于 Apache Storm 的早期版本中，与现今开源流处理不相关。现今的很多开源流处理框架都具有容错能力，即使出现故障也能产出准确的结果，而且具有高吞吐的计算能力。...误解5：流处理只能被应用在’实时’场景里 这个误解包括如下几个方面的内容： 我没有低延迟的应用，所以我不需要流处理器 流处理只跟那些持久化之前的过渡数据有关系 我们需要批处理器来完成笨重的离线计算 现在是时候思考一下数据集类型与执行模型类型之间的关系了...处理无限数据集的批处理器不可避免地遇到迟到事件(因为上游的延迟)，批次内的数据有可能因此变得不完整。需要注意的是，这里我们假设是基于事件时间生成窗口，因为事件时间是现实当中最为准确的模型。...例如，在 Flink 中处理事件时间就像定义一个时间窗口和一个提取时间戳和 Watermark 的函数一样简单（每个流只需执行一次）。...正如我们所讨论的那样，真实世界正连续不断地生成数据。传统上，这种连续的数据流必须中断处理，数据要么集中收集在一个地方，要么分批次切割，以便应用程序与之交互。
图片来源：Overview | Apache Flink 2、流式计算的状态与容错 前一小节提到了流计算的状态，本小节将进一步详细讨论这个概念。在流计算中，状态（State）是一个较宽泛的概念。...两个计算节点TaskManager之间通过ConnectionManager管理的tcp进行通信。...处理时间不要求在数据流与计算节点之间进行协同，因此相对于其他两种时间，基于处理时间的流计算作业在执行时，无需等待水位线（它是一种表示时间进度的信号机制，本节后续会介绍）的到来触发窗口，所以可以提供较低的延迟...下图展示了事件和水位线流经并行数据流以及并行执行的任务跟踪事件时间的示例： 图片来源：Timely Stream Processing | Apache Flink 从上图中我们看到window运算符的两个并行任务实例都接收上游...以window运算符的第一个子任务为例，它从上游的两个输入流中接收事件时间为29和14的两个元素，基于最小事件时间原则，该任务当前的事件时间为14。
为了缩减连续数据生产和旧”批处理”系统局限性之间的这一根本差距，引入了复杂而脆弱(fragile)的端到端管道。...但是，新的流处理系统(包括 Apache Flink)与旧的流处理系统(包括开源和专有的)有本质的区别。...与使用批处理器周期性计算聚合相比，流式事件时间管道可以提前产生结果并且更精确(因为批处理管道不能正确处理跨批次的乱序事件)。...这会导致两个问题： 计算结果不正确：由于事件在现实世界中发生的顺序与其被摄取或处理的顺序不同，因此系统可能会将事件分组到错误的时间窗口中。...Flink 将事件时间算子与触发器结合起来可以获得提早结果和低延迟报警。 Flink 将跟踪检查点进度的内部系统时钟与跟踪事件时间的时钟区分开。
作为Apache软件基金会的5个最大的大数据项目之一，Flink在全球范围内拥有200多位开发人员，以及若干公司中的诸多上线场景，有些甚至是世界500强的公司 Flink是如何同时实现批处理与流处理的呢...； 聚合并处理事件； 在本地维持应用程序的状态 图21：Flink项目的架构有两个主要组成部分：消息传输层和由Flink提供的流处理层。...否则，系统将受到限制，并且变得脆弱且难以使用 在流处理中，主要有两个时间概念 事件时间，即事件实际发生的时间。...处理时间其实就是处理事件的机器所测量的时间 图4-4：事件时间顺序与处理时间顺序不一致的乱序事件流 窗口是一种机制，它用于将许多事件按照时间或者其他特征分组，从而将每一组作为整体进行分析（比如求和）...例如，若在一分钟内收到两个相差20度以上的温度读数，则发出警告，这是有状态的计算 流与流之间的所有关联操作，以及流与静态表或动态表之间的关联操作，都是有状态的计算 无状态流处理分别接收每条记录（图中的黑条
图片来源：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/docs/learn-flink/overview/ 二、流式计算的状态与容错 前一小节提到了流计算的状态...数据交换 由前面的介绍可知，Flink服务端的JobManager和TaskManager之间、两个TaskManager之间都存在相互通信。...两个计算节点TaskManager之间通过ConnectionManager管理的tcp进行通信。...处理时间不要求在数据流与计算节点之间进行协同，因此相对于其他两种时间，基于处理时间的流计算作业在执行时，无需等待水位线（它是一种表示时间进度的信号机制，本节后续会介绍）的到来触发窗口，所以可以提供较低的延迟...以window运算符的第一个子任务为例，它从上游的两个输入流中接收事件时间为29和14的两个元素，基于最小事件时间原则，该任务当前的事件时间为14。
基础类型，Flink 可以通过反射类型信息自动把数据类型获取到 // 关于 SQL 类型和 Java 类型之间的映射见：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release...当数据源生成更多的点击事件记录时，映射出来的动态表也会不断增长，这就是动态表的概念： Dynamic Table 2.4.4.SQL 流处理的计算：实时处理底层技术 - SQL 连续查询 连续查询。...2.4.6.SQL 连续查询的两种类型：更新（Update）查询 & 追加（Append）查询 虽然前一节的两个查询看起来非常相似（都计算分组进行计数聚合），但它们在一个重要方面不同： ⭐ 第一个查询（...：指的是数据本身携带的时间，这个时间是在事件产生时的时间，而且在 Flink SQL 触发计算时，也使用数据本身携带的时间。...以事件时间举个例子，如果只是数据携带了时间，Flink 也消费了这个数据，但是在 Flink 中没有使用数据的这个时间作为计算的触发条件，也不能把这个 Flink 任务叫做事件时间的任务。
Flink的SQL支持，基于实现了SQL标准的Apache Calcite（Apache开源SQL解析工具）。...._ org.apache.flink.api.scala._ org.apache.flink.table.api.bridge.scala._ SQL查询 Flink的SQL集成，基于的是Apache...3 流式持续查询的过程 下图显示了流、动态表和连续查询的关系： 流式持续查询的过程为： 流被转换为动态表 对动态表计算连续查询，生成新的动态表 生成的动态表被转换回流 3.1 将流转换成表（Table...与批处理查询不同，连续查询从不终止，并根据输入表上的更新更新其结果表。 在任何时间点，连续查询的结果在语义上，等同于在输入表的快照上，以批处理模式执行的同一查询的结果。...为了处理无序事件，并区分流中的准时和迟到事件；Flink需要从事件数据中，提取时间戳，并用来推进事件时间的进展（watermark）。
Take: 表示事件匹配成功，将当前状态更新到新状态，并前进到“下一个”状态； Procceed: 当事件来到的时候，当前状态不发生变化，在状态转换图中事件直接“前进”到下一个目标状态； IGNORE:...当事件来到的时候，如果匹配不成功，忽略当前事件，当前状态不发生任何变化。...filter算子可以实现对数据的过滤，那么CEP除了对数据过滤，还可以实现一个流程的计算操作。比如我们可以计算从A到B在24个小时内，经历5个节点的数据。...如果前后两次样本差值的绝对值小于2，则认为是空气质量超标，否则是空气异常波动。...计算结果 ? 好了，CEP就说的这，只是一些个人理解，如果对你有帮助，那是我莫大的荣幸，也请大家帮我勘正谬误。也欢迎大家与我交流。
最广为人知的 Flink 使用场景是流分析、连续处理（或者说渐进式处理），这些场景中 Flink 实时或者近实时的处理数据，或者采集之前提到的历史数据并且连续的对这些事件进行计算。...一个基本想法是有两个不同的流，其中一个流被定义为随时间变化的参照表，另一个是与参照表进行 Join 的事件流。...这些请求的事务时间不能够相同，但是他们之间的时间也需要足够接近，这是因为在事件时间的处理过程中会引入一定的延迟，我们需要保证所处理的事件时间在向前推进。...比如这里的第三个事务请求，它与前两个事务之间没有访问共同的状态，所以它的事件时间排序与前两个事务也相互独立。...而当前两个事务之间的操作的到达顺序与事件时间不符时，Flink 则会依据它们的事件时间进行排序后再处理。
连续查询发生在流计算上面，在 《Apache Flink 漫谈系列 - 流表对偶(duality)性》 中我们提到过Dynamic Table，连续查询是作用在Dynamic table上面的，永远不会结束的...在语义上 持续查询 中的每一次查询计算的触发都是一次静态查询(相对于当时查询的时间点), 在实现上 Apache Flink会利用上一次查询结果+当前记录 以增量的方式完成查询计算。...，在持续查询的计算过程中，Apache Flink采用增量计算的方式，也就是每次计算都会将计算结果存储到state中，下一条事件到来的时候利用上次计算的结果和当前的事件进行聚合计算，比如 有一个订单表，...，这样在Apache Flink内部计算的时候 算子会根据事件的打标来处理事件，在aggregate function中有两个对应的方法(retract和accumulate)来处理不同标识的事件,如上面用到的...Apache Flink Connector 类型 本篇一开始就对比了MySQL的数据存储和Apache Flink数据存储的区别，Apache Flink目前是一个计算平台，将数据的存储以高度抽象的插件机制与各种已有的数据存储无缝对接
._ org.apache.flink.api.scala._ org.apache.flink.table.api.bridge.scala._ SQL查询 Flink的SQL集成，基于的是Apache...3 流式持续查询的过程 下图显示了流、动态表和连续查询的关系： 流式持续查询的过程为： 流被转换为动态表 对动态表计算连续查询，生成新的动态表 生成的动态表被转换回流 3.1 将流转换成表（Table...与批处理查询不同，连续查询从不终止，并根据输入表上的更新更新其结果表。 在任何时间点，连续查询的结果在语义上，等同于在输入表的快照上，以批处理模式执行的同一查询的结果。...4.2 事件时间（Event Time） 事件时间语义，允许表处理程序根据每个记录中包含的时间生成结果。这样即使在有乱序事件或者延迟事件时，也可以获得正确的结果。...为了处理无序事件，并区分流中的准时和迟到事件；Flink需要从事件数据中，提取时间戳，并用来推进事件时间的进展（watermark）。
此外，Flink为数据流上的分布式计算提供通信、容错和数据分发。由于Flink具有处理规模，有状态流处理和事件时间的功能，因此许多企业选择Flink作为流处理平台。 ?...使用窗口功能，可以将不同的计算应用于定义的时间窗口中的不同流，以进一步维护事件的处理。下图说明了数据流的并行结构。 ? 状态和状态后端 有状态的应用程序通过存储和访问多个事件的信息的操作来处理数据流。...事件时间和水印 在时间敏感的情况下，应用程序使用警报或触发功能，区分事件时间和处理时间很重要。...为了简化应用程序的设计，您可以基于事件的创建时间或Operator处理事件的时间来创建Flink应用程序。 ? 仅使用事件时间，尚不清楚何时在应用程序中处理事件。...要跟踪基于事件时间的应用程序的时间，可以使用水印。 ? 检查点和保存点 可以创建检查点和保存点，以使Flink应用程序在整个管道中容错。Flink包含一个容错机制，该机制可以连续创建数据流的快照。
随着大数据技术的快速发展，实时流处理已经成为企业级应用的重要组成部分。其中，Apache Flink 以其强大的实时计算能力、精确一次的状态一致性保证以及友好的编程模型，在众多流处理框架中脱颖而出。...一、Apache Flink 简介与核心特性Apache Flink 是一个用于处理无界和有界数据的开源流处理框架，支持事件时间处理和窗口机制，能够在各种环境下提供高吞吐量、低延迟的实时计算能力。...事件时间与 watermark 机制：Flink 强化了对事件时间的支持，通过 watermark 机制有效处理乱序事件。二、Apache Flink 核心组件与原理1....时间与窗口机制Event Time：在 Flink 中，事件时间是数据本身的产生时间，不受处理延迟影响，特别适用于实时处理乱序事件的情况。...Windowing：为了对连续数据流进行聚合和分析，Flink 使用窗口机制对数据流进行切片。
Apache Flink流式传输 本次培训主要专注在四个重要的概念：连续处理流数据，事件时间，有状态的流处理和状态快照。...从概念上来说，至少输入可能永远不会结束，因此我们被迫在数据抵达时进行连续处理。 在Flink中，应用程序由用户定义的算子转换的数据流组成。...例如考虑电子商务交易或者金融交易中涉及的一系列事件。 这些对于实时流处理要求使用记录在数据流中的事件时间的时间戳，而不是使用处理数据的机器时间。 状态流处理 Flink的操作是有状态的。...这意味着一个事件如何被处理取决于在此之前的事件所积累的影响。状态可能被用于一些简单的事情，例如计算每分钟显示在面板上的事件，或者用于一些复杂的事情，例如用于欺诈检测模型计算特征。...第三个运算符是有状态的，我们看到第二个和第三个运算符之间正在发生完全连接的网络洗牌。这样做是为了通过某个键对流进行分区，以便一起处理所有需要处理的事件。
会话窗口（Session Windows） 会话窗口是Flink中一种基于时间的窗口类型，每个窗口的大小不固定，且相邻两个窗口之间没有重叠。...withGap方法用来设置会话窗口之间的间隔时间，当两个元素之间的时间差超过这个值时，它们就会被分配到不同的会话窗口中。...Flink流式计算的时候需要显示定义时间语义，根据不同的时间语义来处理数据，比如指定的时间语义是事件时间，那么我们就要切换到事件时间的世界观中，窗口的起始与终止时间都是以事件时间为依据 在Flink中默认使用的是...复杂事件中事件与事件之间包含多种类型关系，常见的有时序关系、聚合关系、层次关系、依赖关系及因果关系等。....notFollowedBy() —— 不想让某个事件在两个事件之间发生。
处理函数提供了一个“定时服务”（TimerService），我们可以通过它访问流中的事件（event）、时间戳（timestamp）、水位线（watermark），甚至可以注册“定时事件”。...在我们之前学习的API，不管事聚合、转换或者开窗操作都是基于DataStream进行操作的，我们统称DataSream API. 但是我们知道这些API无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。...因此Flink还提供了更低层API让我们直面数据流的基本元素：数据事件、状态、及时间让我们对流有完全的控制权，我们称这一层接口叫“处理函数”（ProcessFunction） 图片 处理函数提供了一个“...定时服务”（TimerService），我们可以通过它访问流中的事件（event）、时间戳（timestamp）、水位线（watermark），甚至可以注册“定时事件”。...Collector out)timestamp时间戳，触发的时间如果是事件语义就是水位线 TimerService会以键（key）和时间戳为标准，对定时器进行去重；也就是说对于每个key和时间戳，
连续查询发生在流计算上面，在 《Apache Flink 漫谈系列 - 流表对偶(duality)性》 中我们提到过Dynamic Table，连续查询是作用在Dynamic table上面的，永远不会结束的...在语义上 持续查询 中的每一次查询计算的触发都是一次静态查询(相对于当时查询的时间点), 在实现上 Apache Flink会利用上一次查询结果+当前记录 以增量的方式完成查询计算。...）再计算，也不会每次来一条事件就像传统数据库一样将全部事件集合重新整体计算一次，在持续查询的计算过程中，Apache Flink采用增量计算的方式，也就是每次计算都会将计算结果存储到state中，下一条事件到来的时候利用上次计算的结果和当前的事件进行聚合计算...上面我们将有更新的事件进行打标的方式来处理脏数据，这样在Apache Flink内部计算的时候 算子会根据事件的打标来处理事件，在aggregate function中有两个对应的方法(retract和...Apache Flink Connector 类型 本篇一开始就对比了MySQL的数据存储和Apache Flink数据存储的区别，Apache Flink目前是一个计算平台，将数据的存储以高度抽象的插件机制与各种已有的数据存储无缝对接
一些大数据计算相关的术语 离线处理与实时处理 实时处理是指从数据产生到根据该数据计算的结果产生之间的这段延迟可以满足业务的需求，假如业务需求是延迟不超过10ms，而你的处理延迟为15ms，就不能算实时处理...离线处理是指数据计算的时间与线上的业务系统无关，换句话说，对时效性没有要求，啥时候得到计算结果对业务系统没影响。 有界流与无界流 ? 有界流有一个定义的开始和结束。...必须连续处理无边界流，即，事件在被摄入后必须立即处理。等待所有输入数据到达是不可能的，因为输入是无界的，并且不会在任何时间点完成。...而Flink认为，流处理是常态，批处理是流处理的一种特殊情况，在无界流中去某段范围内的全量数据进行处理就是批处理，于是Flink把核心放在流处理上，实现了一些高级的也是必须的功能，例如数据状态、事件时间...早期，Flink是做批处理的，但是在2014年，StratoSphere里面的核心成员孵化出Flink，同年将Flink捐赠给Apache，并在后来成为Apache的顶级大数据项目，同时Flink将计算的主流方向定位为流处理
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