而且Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序 最低级抽象只提供有状态流。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。...Table API SQL 用于统一流和批处理 Table API是Scala和Java语言集成查询API，可以非常直观的方式组合来自关系算子的查询(e.g....例如，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。...此API的核心概念是Table用作查询的输入和输出。本文档显示了具有 Table API和SQL查询的程序的常见结构，如何注册Table，如何查询Table以及如何发出Table。...3.1 Table API和SQL程序的结构 批处理和流式传输的所有 Table API和SQL程序都遵循相同的模式。以下代码示例显示了 Table API和SQL程序的常见结构。
Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理，但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。...面向流处理支持：CEP（复杂事件处理）、基于SQL-like的操作（基于Table的关系操作）；面向批处理支持： FlinkML（机器学习库）、Gelly（图处理）。...下面将从代码的角度去解释Batch和Streaming是如何使用同一处理引擎的。首先从Flink测试用例来区分两者的区别。 Batch WordCount Examples ?...Batch 和 Streaming 一个系统流处理和批处理共用一个引擎 Flink 为流处理和批处理应用公用一个通用的引擎。批处理应用可以以一种特殊的流处理应用高效地运行。 ?...API 和 类库 流处理应用 DataStream API 支持了数据流上的函数式转换，可以使用自定义的状态和灵活的窗口。 右侧的示例展示了如何以滑动窗口的方式统计文本数据流中单词出现的次数。
批处理&流处理分析 网络质量监控 消费者实时数据分析 ② Apache Flink 架构 ? ③ Apache Flink 优势 ? 01....统一框架 ( 不区分流处理和批处理 ) 用户API统一 执行引擎统一 02....Flink的核心和基础是流计算，支持高性能、低延迟的大规模计算 Blink将批看作有限流，批处理是针对有限数据集的优化，因此批处理引擎也是构建在流引擎上 ( 已开源 ) OLAP是响应时间要求更短的批处理...统一引擎：流处理、批处理、OLAP统一使用Flink引擎 降低学习成本，仅需要学习一个引擎 提高开发效率，很多SQL是流批通用 提高维护效率，可以更集中维护好一个引擎 既有优势：利用Flink已有的很多特性...① 服务架构的优化 客户端服务化： 下图介绍了一条SQL怎么在客户端一步一步变为JobGraph，最终提交给JM： ? 在改动之前，每次接受一个query时会启动一个新的JVM进程来进行作业的编译。
两个 StreamTableEnvironment 分别用于 Java 的流计算和 Scala 的流计算场景，流计算的对象分别是 Java 的 DataStream 和 Scala 的 DataStream...两个 BatchTableEnvironment 分别用于 Java 的批处理场景和 Scala 的批处理场景，批处理的对象分别是 Java 的 DataSet 和 Scala 的 DataSet。...可能大家会疑惑为什么在 API 需要区分 Java 和 Scala 的两个 StreamTableEnvironment（或BatchTableEnvironment ），使用的 DataStream也分为...如何使用 TableEnvironment 根据用户使用的 planner 和作业的类型，可以把各个 TableEnvironment 的应用场景分为 4 类,下面结合代码来说明在不同的场景下如何使用...TableEnvironment 会是 Flink 推荐使用的入口类，同时能支持 Java API 和 Scala API，还能同时支持流计算作业和批处理作业。
内存管理及配置优化 Flink 目前的 TaskExecutor 内存模型存在着一些缺陷，导致优化资源利用率比较困难，例如： 流和批处理内存占用的配置模型不同；流处理中的 RocksDB state backend...因此为了让用户执行流和批处理作业时无需更改集群的配置，我们规定从现在起 managed 内存只能在堆外。...自 Flink 1.10 起，SQL 客户端已经存在这种情况。仍支持旧的 Flink 规划器，但未积极开发。...DataStream API 支持批执行模式 Flink 的核心 API 最初是针对特定的场景设计的，尽管 Table API / SQL 针对流处理和批处理已经实现了统一的 API，但当用户使用较底层的...鉴于批处理是流处理的一种特例，将这两种 API 合并成统一的 API，有一些非常明显的好处，比如： 可复用性：作业可以在流和批这两种执行模式之间自由地切换，而无需重写任何代码。
如果能有一套实时计算平台，让工程师或者业务分析人员通过简单的SQL或者拖拽式操作就可以创建Flink任务，无疑可以快速提升业务的迭代能力。 1. 方法论—Lambda架构 如何设计大数据处理平台呢？...Layer），存储管理主数据集和预先批处理计算好的视图。...具体如何落实，主要有两种方式，业务场景和通用组件来进行。 自底向上：从业务场景需求出发，先做苦逼的数据搬运工，再从中总结出重复与最耗时的工作进行平台化组件化，一步步堆砖头添瓦，建立大数据平台。...Flink API 2.1 SQL定义任务 根据Uber的使用经验，70%的流处理任务都可以用SQL实现，再结合UDF，基本上一般需求都能解决，业内的大数据处理平台上任务大部分都是也是以SQL+UDF的方式实现的...平台架构设计 Flink通过对数据抽象成流表，实现了批流一体化的任务设计，即同一套代码即可以用于批处理也可以用于处理流失数据，只需要修改数据源即可，处理逻辑完全不需要变。
SQL 客户端命令行界面（CLI） 能够在命令行中检索和可视化分布式应用的实时结果。 1. 入门 本节介绍如何在命令行里启动和运行你的第一个 Flink SQL 程序。...1.2.2 变更日志模式 变更日志模式（changelog mode）不会物化结果。可视化展示由插入（+）和撤销（-）组成的持续查询结果流。...在这两种模式下，SQL 客户端都可以支持解析和执行 Flink 支持的所有类型的 SQL 语句。 3.1 交互式命令行 在交互式命令行中，SQL 客户端读取用户输入并在获取分号 (;) 时执行语句。...这意味着，SQL 客户端将 DML 语句的作业提交给 Flink 集群即可，不用等待作业完成。所以 SQL 客户端可以同时提交多个作业。这对于通常长时间运行的流作业很有用。...为了区分不推荐使用的 key，SQL 客户端使用 [DEPRECATED] 作为标识符： Flink SQL>SET; execution.runtime-mode=batch sql-client.execution.result-mode
- 什么是Table API和Flink SQL - 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。...有关 old planner 的批处理和流处理的设置，以及 blink planner 的批处理的设置，请查阅官方文档。...对于流式查询（Streaming Queries），需要声明如何在（动态）表和外部连接器之间执行转换。与外部系统交换的消息类型，由更新模式（update mode）指定。...1 流处理和关系代数（表，及SQL）的区别 可以看到，其实关系代数（主要就是指关系型数据库中的表）和SQL，主要就是针对批处理的，这和流处理有天生的隔阂。...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）。
借助Flink框架支持批处理作业的能力，我们实现了将流处理层和批处理层的计算层面统一于Flink SQL，存储层面统一于Iceberg。1....这样底层明细数据是同一份（具体对应数仓中的DWD层），数据天然具备一致性，同时避免了在批处理层和流处理层使用两套不同存储系统带来的存储成本增加（2）计算层面流批一体，即我们写的同一套代码，只需要通过配置区分...，而是使用Flink消费ODS层的消息队列数据，经过配置化的Flink DataStream API进行一系列统一模式的ETL处理后写入DWD层的Iceberg，然后从统一的DWD层数据出发分别构建了流处理层和批处理层的后续数仓分层...要实际落地整个链路，其中关键的一环是如何运行Flink的批处理任务，以及这些批处理任务如何实现任务依赖调度能力。...Lambda架构，分别在存储层面用Iceberg实现流批一体，在计算层面用Flink实现流批一体最后，结合Flink SQL和Iceberg构建流批一体实时湖仓，并在实践中落地了全链路展望未来，我们会在以下方面持续优化和跟进
在阅读本文之前，你应该阅读过的系列： 《Flink重点难点：时间、窗口和流Join》 《Flink重点难点：网络流控和反压》 《Flink重点难点：维表关联理论和Join实战》 《Flink重点难点：...什么是Table API和Flink SQL 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。...有关 old planner 的批处理和流处理的设置，以及 blink planner 的批处理的设置，请查阅官方文档。...1 流处理和关系代数（表，及SQL）的区别 可以看到，其实关系代数（主要就是指关系型数据库中的表）和SQL，主要就是针对批处理的，这和流处理有天生的隔阂。...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）。
面向流处理支持：CEP（复杂事件处理）、基于SQL-like的操作（基于Table的关系操作） 面向批处理支持：FlinkML（机器学习库）、Gelly（图处理）。...Flink通过灵活的执行引擎，能够同时支持批处理和流处理任务。 ? 在执行引擎这一层，流处理系统与批处理系统最大的不同在于节点间的数据传输方式。...这两种数据传输模式是两个极端，对应的是流处理系统对低延迟的要求和批处理系统对高吞吐的要求。 Flink的执行引擎采用了一种十分灵活的方式，同时支持了这两种数据传输模型。...Flink根据数据及类型的不同将数据处理结构分为两大类： 支持批处理的计算接口DataSet API 支持流计算的计算接口DataStream API Flink将数据处理接口抽象成四层： SQL API...：由于SQL语言具有比较低的学习成本，能够让数据分析人员和开发人员快速上手，帮助其更加专注业务本身而不受限于复杂的编程接口，可以通过SQL API完成对批计算和流计算的处理。
可以在表和DataStream/DataSet之间无缝转换，允许程序混合Table API以及DataStream和DataSet API。 Flink提供的最高级抽象是SQL。...这种抽象在语义和表达方面类似于Table API，但是将程序表示为SQL查询表达式。SQL抽象与Table API紧密交互，SQL查询可以在Table API中定义的表上执行。...通常，程序中的转换与数据流中的算子之间存在一对一的对应关系。但是，有时一个转换可能包含多个转换算子。 源和接收器记录在流连接器和批处理连接器文档中。...流可以在一对一（或转发）模式或在重新分发模式的两个算子之间传输数据： 一对一 流（例如，在上图中的Source和map()算子之间）保留元素的分区和排序。...容错内部的描述提供了有关Flink如何管理检查点和相关主题的更多信息。 | 流地批处理 Flink流程序上执行批处理，其中流是有界的（有限数量的元素）。DataSet在内部被视为数据流。
4.Flink未来如何与Pulsar整合？ Apache Flink和Apache Pulsar的开源数据技术框架可以以不同的方式集成，以提供大规模的弹性数据处理。...Apache Flink是一个流优先计算框架，它将批处理视为流的特殊情况。...Flink对数据流的看法区分了有界和无界数据流之间的批处理和流处理，假设对于批处理工作负载，数据流是有限的，具有开始和结束。...都对应用程序的数据和计算级别如何以批量作为特殊情况流“流式传输”方式分享了类似的观点。...通过Pulsar的Segmented Streams方法和Flink在一个框架下统一批处理和流处理工作负载的步骤，有许多方法将这两种技术集成在一起，以提供大规模的弹性数据处理。
一，抽象层次 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。 1，stateful streaming 最底层。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。...可以在表和DataStream / DataSet之间无缝转换，允许程序将Table API和DataStream和DataSet API混合使用。 4，SQL 最高层次的抽象就是SQL。...SQL抽象与Table API紧密交互，SQL查询可以在Table API中定义的表上执行。 二，Programs and Dataflows Flink程序的基本构建块是流和转换。...Streams 可以以一对一（或转发）模式或重新分配模式在两个运算符之间传输数据： 1)，一对一 One-to-one streams（例如上图中的Source和map（）运算符之间）保留元素的分区和ordering...客户端不是runtime 和程序执行的一部分，而是用于准备并发送数据流到JobManager。 之后，客户端可以断开连接或保持连接以接收进度报告。
Flink 想要在流处理的实时性上提升，就不能继续用微批处理的模式，要做到每当有一条数据输入就立即处理，不做等待。...Flink提供两个核心API：用于做批处理的DataSet API和和流处理的Data Stream API。...Flink和Spark都有很多相同点： 都基于内存计算 都有统一的批处理和流处理API，都支持类似SQL的编程接口 都支持很多相同的转换操作，编程都是类似于Scala Collection API的函数式编程模式...功能的角度来讲， Spark和Flink分别提供SparkSQL和Table API提供的SQL交互支持。...支持SQL语言。现在机器学习都能SQL化了， Kakfa也能SQL化了，能一行SQL解决的问题， 为什么还要去写多行代码？ 支持多语言的客户端 ? ?
批处理：除了流处理，Flink 也支持批处理模式，可以处理大规模的批量数据，适用于需要离线处理的任务。...对应有界流和无界流这两种数据流，存在批处理和流处理两种处理方式。批处理：一次性读取一批数据，进行离线的、一次性的处理，关注处理效率和吞吐量，用于离线数据分析、批量报表生成等。...编程模型Flink为开发流/批处理应用程序提供了不同层次的抽象和编程模型。从下到上，抽象层次更高，灵活性更低。...4.3 部署模式Flink 应用有以下三种部署模式：不同部署模式的主要区别在于以下两点：集群生命周期和资源隔离保证应用程序运行在客户端（client）还是在集群（JobManager）上Application...Flink应用运行在客户端上。注意：Per-Job 模式只被YARN支持，在Flink 1.15中已被弃用。
Pulsar 数据视图：分片数据流 Apache Flink 是一个流式优先计算框架，它将批处理视为流处理的特殊情况。...在对数据流的看法上，Flink 区分了有界和无界数据流之间的批处理和流处理，并假设对于批处理工作负载数据流是有限的，具有开始和结束。...Flink 对应用程序在数据和计算级别如何处理数据的视图基本一致，将“批”作为“流”的特殊情况进行“流式优先”处理。...通过 Pulsar 的 Segmented Streams 方法和 Flink 在一个框架下统一批处理和流处理工作负载的几个步骤，可以应用多种方法融合两种技术，提供大规模的弹性数据处理。...欢迎订阅 Apache Flink 和 Apache Pulsar 邮件，及时了解领域最新发展，或在社区分享您的想法和建议。
抽象层次 Flink提供不同级别的抽象层次来开发流处理和批处理应用程序。 ? (1) 最低级别的抽象只是提供有状态的数据流。通过Process Function集成到DataStream API中。...可以在表和DataStream/DataSet之间进行无缝转换，允许程序混合使用Table API和DataStream和DataSet API。 (4) Flink提供的最高级抽象是SQL。...这种抽象在语法和表现力方面与Table API类似，但是是通过SQL查询表达式实现程序。SQL抽象与Table API紧密交互，SQL查询可以在Table API中定义的表上执行。 2....在两个算子之间的流可以以一对一模式或重新分发模式传输数据: (1) 一对一流(例如上图中的Source和map()算子之间的流)保留了元素的分区和排序。...批处理操作 Flink将批处理程序作为流处理程序的一种特殊情况来执行，只是流是有界的(有限个元素)。
这就意味着Flink既可以作为Hive的一个批处理引擎，也可以通过流处理的方式来读写Hive中的表，从而为实时数仓的应用和流批一体的落地实践奠定了坚实的基础。...Flink写入Hive表 Flink支持以批处理(Batch)和流处理(Streaming)的方式写入Hive表。当以批处理的方式写入Hive表时，只有当写入作业结束时，才可以看到写入的数据。...批处理的方式写入支持append模式和overwrite模式。...批处理模式写入 向非分区表写入数据 Flink SQL> use catalog myhive; -- 使用catalog Flink SQL> INSERT INTO users SELECT 2,'...Flink读取Hive表 Flink支持以批处理(Batch)和流处理(Streaming)的方式读取Hive中的表。
为什么流中的 SQL 很重要 SQL 是数据分析使用最广泛的语言，有很多原因： SQL 是声明式的：你指定你想要的东西，而不是如何去计算； SQL 可以进行有效的优化：优化器计估算有效的计划来计算结果；...这两种API 被设计用于在线流和遗留的批处理数据API 的统一，这意味着无论输入是静态批处理数据还是流数据，查询产生完全相同的结果。 统一流和批处理的API 非常重要。...这意味着我们必须指定流中的记录如何修改动态表。流携带的记录必须具有映射到表的关系模式的模式。在流中定义动态表有两种模式：附加模式和更新模式。 在附加模式中，流中的每条记录是对动态表的插入修改。...该定义意味着在批处理表和流表上执行相同的查询q 会产生相同的结果。在下面的例子中，我们给出了两个例子来说明动态表查询的语义。 在下图中，我们看到左侧的动态输入表A，定义成追加模式。...在这篇博文中，我们讨论了Table API 和SQL 的未来。 这一努力将使Flink 和流处理更易于访问。
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