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。...[1240] 应用 Apache Flink是一个用于对无界和有界数据流进行有状态计算的框架。 Flink在不同的抽象级别提供多个API，并为常见用例提供专用库。...因此，无论是否处理记录的或实时的事件，事件时间处理都允许准确和一致的结果。 水印支持：Flink使用水印来推断事件时间应用中的时间。水印也是一种灵活的机制，可以权衡结果的延迟和完整性。...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。
摘要 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有状态计算 flink中提供了时间窗的相关算子计算区域时间内的数据 本次分享基于flink 1.14 此次分享内容中...watermark是解决数据乱序到达的，也可以理解为解决数据延迟到达， watermark在解决上述问题时，要结合flink的window（时间窗）机制， flink中的window（时间窗）是由watermark...到达水印后超过指定时间的元素将被丢弃。默认情况下，允许的迟到时间为0L。 设置允许的迟到时间仅对事件时间窗口有效。...其实就是当某个分区的窗口触发条件达到，并且其他的分区没有数据的情况下持续我们约定好的空闲时间，那么窗口会触发计算。如果一直有数据但是无法达到触发条件的话，窗口并不会触发计算。...参数： watermarks–原始水印生成器。 idleTimeout–空闲检测的超时。
在流处理引擎之上，Flink 有以下机制： 检查点机制和状态机制：用于实现容错、有状态的处理； 水印机制：用于实现事件时钟； 窗口和触发器：用于限制计算范围，并定义呈现结果的时间。...在最新的版本中，Flink 支持两种关系型的 API，Table API 和 SQL。...Table API 和 SQL 借助了 Apache Calcite 来进行查询的解析，校验以及优化。...它们可以与 DataStream 和 DataSet API 无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函数以及表值函数。...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。
在处理过程中，水印用于确定事件时间窗口（Event Time Windows）的关闭时机，以及触发一些基于事件时间的操作，如触发窗口计算等。...它确定了窗口的关闭时机，即在Watermark达到窗口的结束时间时，系统可以安全地关闭该窗口，并对其中的数据进行计算。...总的来说，Flink 1.18中集成Watermark水印的应用场景涵盖了广泛的实时数据处理领域，包括流式窗口操作、处理乱序数据、事件时间窗口计算、处理迟到的数据以及实时数据监控和异常检测等方面。...这通常需要在数据源的读取逻辑中明确指定时间戳和水印生成的逻辑。 水印与窗口操作的关系： 在执行窗口操作（如窗口聚合、窗口计算等）时，水印的生成和处理是至关重要的。...8.2 水印是如何解决延迟与乱序问题？ 在上述案例中，Flink 的水印（Watermark）机制通过指示事件时间的上限，帮助系统确定事件时间窗口的边界。
，也不能使窗口与自然时间相匹配，并且表现力欠佳 “ApacheFlink是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架。”...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...对于用户来说，除了收到水印时生成完整、准确的结果之外，也可以实现自定义的触发器（例如每秒提供一次近似结果） 在Flink内部，所有类型的窗口都由同一种机制实现 开窗机制与检查点机制（第5章将详细讨论）完全分离...像Kafka和MapRStreams这样的现代传输层，支持时空穿梭，这使得它们与更早的解决方案有所区别 Flink通过水印来推进事件时间。...和检查点一样，保存点也被保存在稳定存储中 对保存点的另一种理解是，它在明确的时间点保存应用程序状态的版本 图5-9：手动触发的保存点（以圆圈表示）在不同时间捕获正在运行的Flink应用程序的状态 图5
本文将深入探讨Flink实时流处理框架的原理、应用，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出深厚的Flink技术功底。...一、Flink实时流处理框架原理1.Flink运行时架构解释Flink的JobManager、TaskManager、Slot、Operator、Task等核心概念，以及它们在实时流处理系统中的角色与职责...理解Flink如何通过分布式架构实现数据流的并行处理、容错恢复、状态管理。...2.Flink数据流模型描述Flink的数据流模型（无界流、有界流、事件时间、处理时间、窗口、水印），以及如何通过DataStream API、Table API、SQL API操作数据流，实现复杂的数据转换...等传统批处理和实时流处理系统在数据模型、性能、可靠性、扩展性、应用场景等方面的差异，理解Flink作为高吞吐、低延迟、精确一次、状态ful的实时流处理系统在大数据实时处理与实时计算中的定位。
Flink简介 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有状态计算。Flink设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。...处理有界流不需要有序摄取，因为可以始终对有界数据集进行排序。有界流的处理也称为批处理。 Apache Flink擅长处理无界和有界数据集。...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。...其异步和增量检查点算法确保对处理延迟的影响最小，同时保证一次性状态一致性。...就框架本身与应用场景来说，Flink 更相似与 Storm。如果之前了解过 Storm 或者 Flume 的读者，可能会更容易理解 Flink 的架构和很多概念。
然而，在分布式和异步环境中，处理时间并不能提供确定性，因为它容易受到记录到达系统（例如从消息队列）的速度，以及记录在系统内操作员之间流动的速度以及中断（计划的或其他的）的影响。...image.png 事件时间与水印 注意：Flink 实现了数据流模型中的许多技术。 有关事件时间和水印的详细介绍，请查看以下文章。...这样一个算子的当前事件时间是其输入流事件时间的最小值。 随着它的输入流更新它们的事件时间，算子也是如此。 下图显示了流经并行流的事件和水印示例，以及算子跟踪事件时间。...此外，即使延迟可以有界，过多地延迟水印通常也是不可取的，因为它会导致事件时间窗口的评估延迟过多。 出于这个原因，流程序可能会明确地期望一些后期元素。...翻译自：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/concepts/time/ 本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5
Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。...有界流与无界流 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。...Table API和SQL借助了 Apache Calcite来进行查询的解析，校验以及优化。...它们可以与DataStream和DataSet API无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函数以及表值函数。Flink 的关系型 API 旨在简化数据分析、数据流水线和 ETL 应用的定义。...Flink将窗口划分为基于Time、Count、Session，以及Data-driven等类型的窗口操作，窗口可以用灵活的触发条件定制化来达到对复杂流传输模式的支持，用户可以定义不同的窗口触发机制来满足不同的需求
，可惜当时没有形成文档记录的习惯，不少宝贵的经验久而久之就忘了，所以开个**博客专栏《极数系列》**记录Flink以及大数据相关笔记，也是时刻提醒自己需要不断学习。 ...3.学习任何框架之前还是需要对这个框架有些许了解，才好快速入门以及给后续进阶打基础，参考Flink官网最新的1.18版本文档，整理了下Flink框架相关的一些知识体系与架构，诸君共勉！ ...SplitReader API 1.SplitReader 2.SourceReaderBase 3.SplitFetcherManager 6.5 事件时间和水印 1.事件时间戳 2.水印生成 07...DeltaEvictor TimeEvictor 7.6 数据延迟处理 1.旁路输出 2.建议 7.7 窗口数据结果获取 1.连续窗口操作 2.水印与窗口的交互 7.8 多个数据流合并 1.滚动合并...debugging 调试 14.1调试窗口与事件时间 1.监控当前时间 2.处理散乱的事件时间 14.2 调试类加载 1.简介概述 2.倒置类加载 3.避免用户代码的动态类加载 4.手动进行用户代码的类加载
，几年前，我刚入行PHP的时候，我清晰的记得有个面试题，web服务器，nginx与apache比，然后为啥nginx牛逼，那时候我记得就百度到的答案默念一遍，然后apache在我心中一直是个拉胯的存在=...如果你看到了这里，实操之后，我们再回过头来解释下刚才的代码，再了解下flink是个啥。因为如果开篇就大肆介绍名词 简介，我感觉你们也不会看，因为感觉跟自己没啥关系。...第二个例子稍微麻烦点，可能也难以理解点，因为用到了时间窗口。就是我把每秒读取文本里的内容当做一个独立的时间窗口，这样每秒access log里各种status都打印出来了。...就像我上面两个demo，第一个我一次性读了这个文本，那么数据是有界限的，第二个例子，因为我nginx access log就可以类比李老的网站，没有界限，所以可以叫它无界流。...至于其它一些高端的概念，比如什么滑动窗口、滚动窗口、什么水印、什么反压机制，我也不懂。
Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。...我们来介绍一下Flink中的几个重要概念。批与流批处理的特点是有界、持久、大量，非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作，一般用于离线统计。...SQL & Table API：Flink 支持两种关系型的 API，Table API 和 SQL。...Table API和SQL借助了 Apache Calcite来进行查询的解析，校验以及优化。...它们可以与DataStream和DataSet API无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函数以及表值函数。Flink 的关系型 API 旨在简化数据分析、数据流水线和 ETL 应用的定义。
两种 API 都可以处理有界和无界流。 处理历史数据时需要管理有界流。 无限流发生在可能首先用历史数据初始化的实时处理场景中。 为了高效执行，这两个 API 都以优化的批处理执行模式提供处理有界流。...DataStream和Table之间的转换 Flink 在 Java 和 Scala 中提供了一个专门的 StreamTableEnvironment 用于与 DataStream API 集成。...它们包括对 flink-table-api-java 或 flink-table-api-scala 的传递依赖以及相应的特定于语言的 DataStream API 模块。...通常，基于时间的操作（例如窗口、间隔连接或 MATCH_RECOGNIZE 子句）非常适合与投影和过滤器等简单操作相邻的仅插入管道。...流记录类型必须是 org.apache.flink.types.Row，因为它的 RowKind 标志是在运行时评估的。默认情况下不传播事件时间和水印。
Flink中的全窗口函数有两种：WindowFunction和ProcessWindowFunction。 与增量聚合函数不同，全窗口函数可以访问窗口中的所有数据，因此可以执行更复杂的计算。...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。...Flink SQL 提供了一种更直观、易于理解和使用的方式来处理数据，同时也可以与 Flink 的其他功能无缝集成。...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。...宽松邻近：在宽松邻近条件下，会忽略没有成功匹配模式条件，并不会像严格邻近要求得那么高，可以简单理解为OR的逻辑关系。
这是一篇对Dataflow模型的回顾和小小的总结。顺带以Spark和Flink为例，简单地描述Dataflow模型是如何影响Spark和Flink对于流的设计和实现。...最后Google只能基于MillWheel重新审视流的概念设计出Dataflow模型和Google Cloud Dataflow框架，并最终影响了Spark 2.x和Flink的发展，也促使了Apache...Dataflow模型回顾 Dataflow模型从流处理的角度重新审视数据处理过程，将批和流处理的数据抽象成数据集的概念，并将数据集划分为无界数据集和有界数据集，认为流处理是批处理的超集。...在Spark里仅有两种类型的触发器，输入数据的完成度和基于处理时间间隔，但是不支持触发组合以及使用水印触发计算，后续有计划添加新的触发器类型。...水印用来衡量数据完整性，解决迟到数据的问题。Spark对于水印的理解只是（事件时间-迟到的时间间隔）>计算开始时间，也就是所谓的完美水印，而Flink的水印设计直接来源于Dataflow模型。
day04_Flink高级API 今日目标 Flink的四大基石 Flink窗口Window操作 Flink时间 - Time Flink水印 - Watermark机制 Flink的state状态管理...、 sessionwindow Window操作 为什么需要 Window - 窗口 数据是动态的， 无界的， 需要窗口划定范围，将无界数据转换成有界、静态的数据进行计算。...Window分类 time - 时间进行分类 时间的窗口级别， 一天，一小时，一分钟 用的比较多 滚动窗口 - tumbling window 和 滑动窗口 - sliding window...滚动窗口 ，窗口时间和滑动时间一样就是滚动时间 滑动窗口， 滑动的时间小于窗口的时间； 会话窗口 - session windows count - 计数进行分类 滚动计数窗口...} } Flink - Time 和 watermark Time - 时间 水印机制 - watermark 主要解决数据延迟问题 水印（时间戳） = 事件时间 - 允许最大的延时时间
API 对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala; SQL SQL查询是使用TableEnvironment的sqlquery...容错检查点 Flink 使用流重放和检查点的组合来实现容错。检查点与每个输入流中的特定点以及每个操作符的相应状态相关。...有界流处理通常被称为批处理 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。...这些特征决定了流如何以及何时被处理。Flink 是一个能够处理任何类型数据流的强大处理框架。 有界 和 无界 的数据流：流可以是无界的；也可以是有界的，例如固定大小的数据集。...运维 Apache Flink 是一个针对无界和有界数据流进行有状态计算的框架。
时间、窗口、水印、迟到数据这四个知识点几乎是Flink这个框架最难点。我之前发了很多文章来解释。很多同学仍然理解不了。 事实上这跟Flink的文档不全有直接关系。...进入flink的第一条数据会落在一个时间窗口内，假设数据的事件时间为13s(小时和分不重要，因为窗口大小的度量单位是秒)，则落入的窗口是【10-15】。...flink会根据window的间隔时间进行时间窗口范围的划分(与数据进入flink的时间无关) 程序中我们设置的window间隔时间为5s，则窗口划分的结果为：【0-5】【5-10】【10-15】......3、DataStream.getSideOutput(tag: OutputTag[X]) 通过window等操作返回的DataStream调用该方法，传入标记延迟数据的对象来获取延迟的数据 4、对延迟数据的理解...，根据窗口大小为5s划分窗口，设置允许迟到时间为2s，依次统计窗口中各name值的数据 4、输出统计结果以及迟到数据 5、启动Job import org.apache.commons.lang3.time.FastDateFormat
第一章 是什么 Apache Flink® - Stateful Computations over Data Streams Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无限制和有限制的数据流进行有状态的计算...Flink 官网网址：https://flink.apache.org/ 一 Flink架构相关概念 架构图 ? 处理无界和有界数据 任何类型的数据都是作为事件流产生的。...由于有界数据集始终可以排序，因此不需要有序摄取即可处理有界流。绑定流的处理也称为批处理。 Apache Flink擅长处理无边界和有边界的数据集。...由于许多流应用程序的设计目的是在最少的停机时间内连续运行，因此流处理器必须提供出色的故障恢复能力，以及在运行时监视和维护应用程序的工具。 Apache Flink将重点放在流处理的操作方面。...Flink的保存点是一项独特而强大的功能，可以解决更新有状态应用程序的问题以及许多其他相关挑战。保存点是应用程序状态的一致快照，因此与检查点非常相似。
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