Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ,并在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果。该测试对于业界而言极 具价值,因为它是流处理领域的第一个基于真实应用程序的基准测试。
该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息,从 Redis 查找每个广告对应的广 告宣传活动,并按照广告宣传活动分组,以 10 秒为窗口计算广告浏览量。 10 秒窗口的最终结果被存储在 Redis 中,这些窗口的状态也按照每秒记录 一次的频率被写入 Redis,以方便用户对它们进行实时查询。
有状态的函数和算子在处理单个元素/事件时存储数据,使得状态state成为任何精细操作的关键构件。
QueryableStates 允许用户对流的内部状态进行实时查询,而无需将结果存储到任何外部存储中。 这制造了许多有趣的可能,因为我们不再需要等待系统写入外部存储(这一直是此类系统的主要瓶颈之一)。 甚至可能没有任何类型的数据库能让用户的应用程序直接查询流,这将使应用程序更快、更便宜。 这可能不适用于所有用例,但如果您的 Pipeline 必须维护内部状态(可能是进行一些聚合),则最好使状态可用于查询。
Flink内置了一些基本数据源和接收器,并且始终可用。该预定义的数据源包括文件,目录和插socket,并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
Flink的经典使用场景是ETL,即Extract抽取、Transform转换、Load加载,可以从一个或多个数据源读取数据,经过处理转换后,存储到另一个地方,本篇将会介绍如何使用DataStream API来实现这种应用。注意Flink Table和SQL api 会很适合来做ETL,但是不妨碍从底层的DataStream API来了解其中的细节。
过去无论是在生产中使用,还是调研 Apache Flink,总会遇到一个问题:如何访问和更新 Flink 保存点(savepoint)中保存的 state?Apache Flink 1.9 引入了状态处理器(State Processor)API,它是基于 DataSet API 的强大扩展,允许读取,写入和修改 Flink 的保存点和检查点(checkpoint)中的状态。
摘要:本文整理自 Apache Flink PMC 李劲松(之信)在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。主要内容包括:
光阴荏苒,日月如梭,不知不觉间,Dinky 开源已经满满一周年。在这一年里,从思想的火花到实现的落地,再到各种组件与功能的扩展,是数十位贡献者的共同努力的成果,在此感谢各位贡献者与社区伙伴的支持,Dinky 定韶华不负,未来可期。
上图展示了当前B站实时数仓的一个简略架构,大致可以分为采集传输层、数据处理层,以及最终的AI和BI应用层。为保证稳定性,数据处理层是由以实时为主,以离线兜底的两条链路组成,即我们熟知的批流双链路。
我们知道可以自己来开发Source 和 Sink ,但是一些比较基本的 Source 和 Sink 已经内置在 Flink 里。
最进再看官方flink提供的视频教程,发现入门版本因为时间关系都是基于1.7.x讲解的. 在实际操作中跟1.12.x版本还是有差距的, 所以整理一下从1.7 版本到1.12版本之间的相对大的变动. 做到在学习的过程中可以做到心里有数.
其中前两项一般大多数引擎都支持,我们需要关注的就是第 3 项,目前有两种常用方法:
无论是在生产环境中运行 Apache Flink 还是在调研 Apache Flink,总会遇到一个问题:如何读写以及更新 Flink Savepoint 中的状态?为了解决这个问题,在 Apache Flink 1.9.0 版本引入了 State Processor API,扩展 DataSet API 实现读写以及修改 Flink Savepoint 和 Checkpoint 中状态。
Linkflow 作为客户数据平台(CDP),为企业提供从客户数据采集、分析到执行的运营闭环。每天都会通过一方数据采集端点(SDK)和三方数据源,如微信,微博等,收集大量的数据。这些数据都会经过清洗,计算,整合后写入存储。使用者可以通过灵活的报表或标签对持久化的数据进行分析和计算,结果又会作为MA (Marketing Automation) 系统的数据源,从而实现对特定人群的精准营销。
新的一年我们加紧了更新迭代的速度,增加了数据湖平台 EasyLake 和大数据基础平台 EasyMR,超 40 项功能升级优化。我们将继续保持产品升级节奏,满足不同行业用户的更多需求,为用户带来极致的产品使用体验。
Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC,CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化?本文由 Apache Flink PMC,阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪)分享,内容将从传统的数据同步方案,基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。
Flink文档:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/
本文作者:张茄子,来源于专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/59643962
在 Flink 社区中,最常被问到的问题之一是:在从开发到生产上线的过程中如何确定集群的大小。这个问题的标准答案显然是“视情况而定”,但这并非一个有用的答案。本文概述了一系列的相关问题,通过回答这些问题,或许你能得出一些数字作为指导和参考。
摘要:本文介绍了某零售企业用户基于 Dlink + FlinkSQL 构建批流一体数据平台的实践,主要为部署的分享。内容包括:
参考:https://raw.githubusercontent.com/apache/incubator-iotdb/release/0.10.0/RELEASE_NOTES.md
Flink 1.5.0 是 1.x.y 系列的第六个主要版本。与往常一样,它兼容之前 1.x.y 版本中使用 @Public 注解标注过的 API。
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑,具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是,此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面,0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能,例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本,提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
越来越多的公司在采用流处理技术,并将现有的批处理应用程序迁移到流处理或者为新的应用设计流处理方案。其中许多应用程序专注于分析流数据。分析的数据流来源广泛,如数据库交易,点击,传感器测量或物联网设备。
在我们开发Flink应用时,许多有状态流应用程序的一个常见要求是自动清理应用程序状态以有效管理状态大小,或控制应用程序状态的访问时间。 TTL(Time To Live)功能在Flink 1.6.0中开始启动,并在Apache Flink中启用了应用程序状态清理和高效的状态大小管理。
最近Doris的发展大家是有目共睹的。例如冷热分离等新特性的持续增加。使得Doris在易用和成本上都有大幅提升。
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。Flink 能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。
虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件(例如事件解析器),但有些操作会记住跨多个事件的信息(例如窗口操作符)。 这些操作称为有状态的。
不多说了,本文从盘古开天辟地(状态是啥?)开始说 Flink State。如下为本文目录,诚意满满。
Apache Hudi 0.13.0引入了一系列新特性,包括Metaserver, Change Data Capture, new Record Merge API, new sources for Deltastreamer等。虽然此版本不需要表版本升级,但希望用户在使用 0.13.0 版本之前按照下面的迁移指南采取相关重大更改和行为更改的操作。
《大数据面试题 V3.0》,这次不仅是之前自己收集的部分,还有就是把牛客上别人分享的经验贴给爬了,现在暂时做了个初步总结。
对于使用批处理工作流的数据团队来说,要满足当今的实时需求并不容易。为什么呢?因为批处理工作流,从数据传递和处理到分析,涉及很多等待。
一、Hadoop 二、Hive 三、Spark 四、Kafka 五、HBase 六、Flink 七、数仓业务方面 八、算法
根据微博目前站内词条消费情况,计算 top 50 消费热度词条,每分钟更新一次,并且按照列表展现给用户。
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。 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。
Flink 1.9改进批次作业恢复功能,工作进度将不再全部重来,可针对单一故障转移区域进行批次恢复工作,不会影响其他区域的工作进度。
摘要:近期 Cloudera Hadoop 大神 Arun 在 Twitter 上宣布 Cloudera Data Platform 正式集成了 Flink 作为其流计算产品,Apache Flink PMC Chair Stephan 也回应:“此举意义重大。”这意味着所有 CDH 发行版覆盖的全球企业用户都将能够使用 Flink 进行流数据处理。
随着 Flink 实例的迁移下云以及新增需求接入,自建 Flink 平台规模逐渐壮大,当前总计已超 4 万核运行在自建的 K8S 集群中,然而 Flink 任务数的增加,特别是大状态任务,每次 Checkpoint 时会产生脉冲式带宽占用,峰值流量超过 100Gb/s,早期使用 OSS 作为 Checkpoint 数据存储,单个 Bucket 每 1P 数据量只有免费带宽 10Gb/s,超出部分单独计费,当前规模每月需要增加 1x w+/月。
Storm需要自己实现有状态的计算,比如借助于自定义的内存变量或者redis等系统,保证低延迟的情况下自己去判断实现有状态的计算,但是Flink就不需要这样,而且作为新一代的流处理系统,Flink非常重视。
BIGO 是一家面向海外的以短视频直播业务为主的公司, 目前公司的主要业务包括 BigoLive (全球直播服务),Likee (短视频创作分享平台),IMO (免费通信工具) 三部分,在全球范围内拥有 4 亿用户。伴随着业务的发展,对数据平台处理能力的要求也是越来越高,平台所面临的问题也是日益凸显,接下来将介绍 BIGO 大数据平台及其所面临的问题。BIGO 大数据平台的数据流转图如下所示:
流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态计算观察每个独立的事件,Storm就是无状态的计算框架,每一条消息来了以后和前后都没有关系,一条是一条。比如我们接收电力系统传感器的数据,当电压超过240v就报警,这就是无状态的数据。但是如果我们需要同时判断多个电压,比如三相电路,我们判断三相电都高于某个值,那么就需要将状态保存,计算。因为这三条记录是分别发送过来的。
兄弟们,在 18w 字《Flink SQL 成神之路》之后,我的另一篇《Flink 对线面试官》申请出战!
Flink官网的自我介绍:Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams,可以看出状态计算是 Flink 引以为豪的杀手锏。那什么是带状态的计算呢?简单说计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态。
大数据是近些年才出现的吗,人们是近些年才发现大数据的利用价值的吗?其实不然,早在几十年前,数学分析就已经涉猎金融行业了,人们依托于金融和数学知识来建立数学模型,利用金融市场所产的数据来预测金融市场产品收益同风险波动的关系。 到如今,互联网也发展了好些年了,越来越多的数据产生(用户浏览数据、搜索记录、出行记录、消费记录;农作物的成长观察记录;病人的医疗记录等),各行业也开始慢慢的重视起这些数据记录,希望通过对这些数据的分析处理从而得到相应的利益和研究价值。
摘要:本文由社区志愿者陈政羽整理,Apache Flink 社区在 5 月份发布了 1.13 版本,带来了很多新的变化。文章整理自徐榜江(雪尽) 5 月 22 日在北京的 Flink Meetup 分享的《深入解读 Flink SQL 1.13》,内容包括:
Apache Flink 是一个分布式流计算引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。
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