获取Flink源代码的方式有两种:一种是通过官网的源代码下载地址直接下载,另一种是通过git clone的方式。
导读:本文来自社区用户武舞悟老师在 IDEA 中逐步排查 Dinky 使用 Flink kafka 连接器问题的经验分享。
我们在Cloudera的流分析系列中介绍了《Cloudera中的流分析概览》和《SQL Stream Builder的概览》,今天我们来进行下一个章节:CSA的部署方案。
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。
回顾2015,总体而言Flink在功能方面已经从一个引擎发展成为最完整的开源流处理框架之一。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。接下来看看一些有趣的统计数据,其中就包括Flink每周最繁忙的时间是星期一,肯定出乎很多人所料:) 社区发展 首先,我们从Flink的GitHub库中看一些简单的统计。在2015年,Flink社区规模扩大了一倍,人数从大约75名贡献者超过150名。从2015年2月至2
目前想把kafka json格式的埋点数据写入OSS存储,但是参考官网文档出现很多异常内容,总结如下:
距离上次atlas发布新版本已经有一年的时间了,但是这一年元数据管理平台的发展一直没有停止。Datahub,Amundsen等等,都在不断的更新着自己的版本。但是似乎Atlas在元数据管理,数据血缘领域的地位一直没有动摇。
ChunJun 是一款稳定、易用、高效、批流一体的数据集成框架,⽀持海量数据的同步与计算。ChunJun 既可以采集静态的数据,比如 MySQL,HDFS 等,也可以采集实时变化的数据,比如 binlog,Kafka 等。同时 ChunJun 也是一个支持原生 FlinkSQL 所有语法和特性的计算框架。
使用 Flink 编写处理逻辑时,新手总是容易被林林总总的概念所混淆,本文将逐步解密 Flink 的类型和序列化机制。
Flink 里已经提供了一些绑定的 Connector,例如 kafka source 和 sink,Es sink 等。读写 kafka、es、rabbitMQ 时可以直接使用相应 connector 的 api 即可,虽然该部分是 Flink 项目源代码里的一部分,但是真正意义上不算作 Flink 引擎相关逻辑,并且该部分没有打包在二进制的发布包里面。所以在提交 Job 时候需要注意, job 代码 jar 包中一定要将相应的 connetor 相关类打包进去,否则在提交作业时就会失败,提示找不到相应的类,或初始化某些类异常。
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/connectors/index.html
Flink 的类型系统源码位于 org.apache.flink.api.common.typeinfo 包,让我们对图 1 深入追踪,看一下类的继承关系图:
前阵子笔者涉及了些许监控相关的开发工作,在开发过程中也碰到过些许问题,便翻读了Flink相关部分的代码,在读代码的过程中发现了一些好的设计,因此也是写成文章整理上来。
在前面Fayson介绍了《0876-7.1.7-如何在CDP中部署Flink1.14》,同时Flink也提供了SQL Client的能力,可以通过一种简单的方式来编写、调试和提交程序到Flink集群,而无需编写一行Java或Scala代码。本篇文章主要介绍如何在CDP集群中使用Flink SQL Client与Hive集成。Flink与Hive的集成,主要有如下两个目的:
Hudi0.8.0版本与Flink1.12.x之上版本兼容,目前经过测试,Hudi0.8.0版本开始支持Flink,通过Flink写数据到Hudi时,必须开启checkpoint,至少有5次checkpoint后才能看到对应hudi中的数据。
Apache Beam: Portability in the times of Real Time Streaming -- Pablo Estrada(Google)
Flink CDC 于 2021 年 11 月 15 日发布了最新版本 2.1,该版本通过引入内置 Debezium 组件,增加了对 Oracle 的支持。本方案主要对 flink-connector-oracle-cdc进行试用。首先在本地对 Oracle CDC 进行调试通过,然后结合腾讯云产品流计算 Oceanus、EMR(Kudu)实现了 Oracle-Oceanus-Kudu 一体化解决方案,其中并无复杂的业务逻辑实现(这里进行最简单的数据转移,用户可根据实际业务情况编写相应代码),并对其中发现的一些问题进行归纳整理与读者分享。
AI前线导读:本文是 **Apache Beam实战指南系列文章** 的第二篇内容,将重点介绍 Apache Beam与Flink的关系,对Beam框架中的KafkaIO和Flink源码进行剖析,并结合应用示例和代码解读带你进一步了解如何结合Beam玩转Kafka和Flink。系列文章第一篇回顾Apache Beam实战指南之基础入门
Flink 分别提供了基于 Java 语言和 Scala 语言的 API ,如果想要使用 Scala 语言来开发 Flink 程序,可以通过在 IDEA 中安装 Scala 插件来提供语法提示,代码高亮等功能。打开 IDEA , 依次点击 File => settings => plugins 打开插件安装页面,搜索 Scala 插件并进行安装,安装完成后,重启 IDEA 即可生效。
大家好,我是独孤风。今天为大家推荐的是一个完全开源的项目StreamX。该项目的发起者Ben也是我的好朋友。
在定义数据处理管道时,Table API 和 DataStream API 同样重要。
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被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算。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。Flink不仅可以运行在包括YARN、Mesos、Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署。在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
一个文件,统计文件中每个单词出现的次数,分隔符是\t。统计结果我们直接打印在控制台(生产上肯定是Sink到目的地)
先说一下我的环境: Flink 1.9 开发工具:Idea Maven版本:3.3.9 Linux:CentOS 7 演示语言:Scala 2.11
可以通过Flink原生JDBC Connector包将Flink结果写入ClickHouse中,Flink在1.11.0版本对其JDBC Connnector进行了重构:
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/
本案例编写Flink代码选择语言为Java和Scala,所以这里我们通过IntelliJ IDEA创建一个目录,其中包括Java项目模块和Scala项目模块,将Flink Java api和Flink Scala api分别在不同项目模块中实现。步骤如下:
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文首先介绍了几种最常见、最基础的错误,用户在使用的时候可以尽量规避的问题。接下来介绍了流计算 Oceanus 平台的监控系统,可以帮助用户实时了解作业各个层级的明细及运行状态。然后借助于日志系统帮助诊
作者:于乐,腾讯 CSIG 工程师 解决方案描述 概述 Flink CDC 于 2021 年 11 月 15 日发布了最新版本 2.1,该版本通过引入内置 Debezium 组件,增加了对 Oracle 的支持。本方案主要对 flink-connector-oracle-cdc进行试用。首先在本地对 Oracle CDC 进行调试通过,然后结合腾讯云产品流计算 Oceanus、EMR(Kudu)实现了 Oracle-Oceanus-Kudu 一体化解决方案,其中并无复杂的业务逻辑实现(这里进行最简单的数据转
在安装好Flink以后,只要快速构建Flink工程,并完成相关代码开发,就可以轻松入手Flink。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 Flink Jar 作业既支持使用 DataStream API 编程也支持使用 Table API/SQL 编程, Table API 和 SQL 也
Flink SQL 在操作Iceberg时,对应的版本为Flink 1.11.x 与Iceberg0.11.1版本,目前,Flink1.14.2版本与Iceberg0.12.1版本对于SQL API 来说兼容有问题,所以这里使用Flink1.11.6版本与Iceberg0.11.1版本来演示Flink SQL API 操作Iceberg。
本文简述通过maven和gradle快速构建的Flink工程。建议安装好Flink以后构建自己的Flink项目,安装与示例运行请查看:Flink快速入门--安装与示例运行.
在工作中我们一般使用IntelliJ IDEA开发工具进行代码开发,为了能方便快速的调试Flink和了解Flink程序的运行情况,我们希望本地开发工具中运行Flink时能查看到WebUI,这就可以在编写Flink程序时开启本地WebUI。
开发flink应用我们需要引入对应的maven依赖 flink-java、flink-streaming-java,以及 flink-clients(客户端,也可以省略)
目前Flink支持使用DataStream API 和SQL API 方式实时读取和写入Iceberg表,建议大家使用SQL API 方式实时读取和写入Iceberg表。
在这个数据驱动的时代,掌握大数据技术成为了每一位开发者必不可少的技能。而在众多技术栈中,Flink无疑占据了重要的位置。作为一个高性能、可扩展的实时数据处理框架,Flink已经成为了很多企业和开发者的首选。但对于初学者来说,Flink的学习曲线可能会显得有些陡峭。因此,我们决定打造一系列通俗易懂的Flink学习文章,希望能帮助大家更快地掌握这一强大的技术。
Storm作业称为Topology,由一系列的Spout组件,以及Bolt组件组成;如果要把运行在Storm的作业整体迁移到Flink上运行,则可以参考以下示意图和步骤:
MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。本文档根据官网翻译了如何设置MySQL CDC连接器以对MySQL数据库运行SQL查询。
分布式流处理需求日益增加,包括支付交易、社交网络、物联网(IOT)、系统监控等。业界对流处理已经有几种适用的框架来解决,下面我们来比较各流处理框架的相同点以及区别。 分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图(DAG)。 DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行D
Spark 是最活跃的 Apache 项目之一。Spark 的开源社区一度达到上千的活跃贡献者。最主要推动者是 Databricks,由最初的 Spark 创造者们成立的公司。Spark 因为在引擎方面比 MapReduce 全面占优,经过几年发展和 Hadoop 生态结合较好,已经被广泛视为 Hadoop MapReduce 引擎的取代者。
flink是一款开源的大数据流式处理框架,他可以同时批处理和流处理,具有容错性、高吞吐、低延迟等优势,本文简述flink在windows和linux中安装步骤,和示例程序的运行,包括本地调试环境,集群环境。另外介绍Flink的开发工程的构建。
这次我们的目的是,在本地的 IDEA 中去 debug flink-clients 代码,然后远程提交给 flink standalone 集群上去执行,看一看 flink 客户端在提交代码之前都干了什么。
作者介绍:董亭亭,快手大数据架构实时计算引擎团队负责人。目前负责 Flink 引擎在快手内的研发、应用以及周边子系统建设。2013 年毕业于大连理工大学,曾就职于奇虎 360、58 集团。主要研究领域包括:分布式计算、调度系统、分布式存储等系统。
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。
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