flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java
1、pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
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。
下图来自Flink官方,红框中就是sink,可见实时数据从Source处开始,在Transformation阶段完成业务逻辑后在sink结束,因此sink可以用来处理计算结果,例如控制台输出或者保存数据库:
本文是《Flink的sink实战》系列的第三篇,主要内容是体验Flink官方的cassandra connector,整个实战如下图所示,我们先从kafka获取字符串,再执行wordcount操作,然后将结果同时打印和写入cassandra:
最简单的方式,就是直接调用 getExecutionEnvironment 方法。它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果:如果程序是独立运行的,就返回一个本地执行环境;如果是创建了 jar包,然后从命令行调用它并提交到集群执行,那么就返回集群的执行环境。也就是说,这个方法会根据当前运行的方式,自行决定该返回什么样的运行环境。
Flink的DataStream API专门提供了向外部写入数据的方法:addSink。与addSource类似,addSink方法对应着一个“Sink”算子,主要就是用来实现与外部系统连接、并将数据提交写入的;Flink程序中所有对外的输出操作,一般都是利用Sink算子完成的。
之前已经浅谈(浅析构建SQL-to-SQL的翻译器),再谈(再谈SQL-to-SQL翻译器)过两次SQL-to-SQL了,这次就只能又谈了,希望这个系列,还能再谈下去,我想做个102年的公众号...
每个应用程序都有一个hello world代码,在flink里面这个hello world一般就是一段wordcount程序,我们来尝试通过一段wordcount代码来逐步剖析flink的执行过程。毫无疑问,这将是一个系列,而且笔者没办法保证能有足够的空闲时间完成这个系列。
sink的意思就是存储的意思,在flink流计算框架中,在获取流进行相应的数据转换和处理之后的下一步就是数据的存储了。一般就是存储到es,mysql,kafka等相应的存储数据系统中。
使用Flink处理数据时,可以基于Flink提供的批式处理(Batch Processing)和流式处理(Streaming Processing)API来实现,分别能够满足不同场景下应用数据的处理。这两种模式下,输入处理都被抽象为Source Operator,包含对应输入数据的处理逻辑;输出处理都被抽象为Sink Operator,包含了对应输出数据的处理逻辑。这里,我们只关注输出的Sink Operator实现。
顾名思义,生产者就是生产消息的组件,它的主要工作就是源源不断地生产出消息,然后发送给消息队列。生产者可以向消息队列发送各种类型的消息,如狭义的字符串消息,也可以发送二进制消息。生产者是消息队列的数据源,只有通过生产者持续不断地向消息队列发送消息,消息队列才能不断处理消息。
启动zk:nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
在之前的文章中有提到过,一个flink应用程序开发的步骤大致为五个步骤:构建执行环境、获取数据源、操作数据源、输出到外部系统、触发程序执行。由这五个模块组成了一个flink任务,接下来围绕着每个模块对应的API进行梳理。 以下所有的代码案例都已收录在本人的Gitee仓库,有需要的同学点击链接直接获取: Gitee地址:https://gitee.com/xiaoZcode/flink_test
在使用 Flink 进行数据处理时,数据经 Data Source 流入,然后通过系列 Transformations 的转化,最终可以通过 Sink 将计算结果进行输出,Flink Data Sinks 就是用于定义数据流最终的输出位置。Flink 提供了几个较为简单的 Sink API 用于日常的开发,具体如下:
导读:Flink是由德国几所大学发起的的学术项目,后来不断发展壮大,并于2014年末成为Apache顶级项目。Flink如何在流处理中多得王者地位?带着问题在文章寻找答案吧。
Flink官方提供的sink服务可能满足不了我们的需要,此时可以开发自定义的sink,文本就来一起实战;
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把文件Load到Hive表中。这种方案的优点是实现简单,但是随着业务的发展,缺点也逐渐暴露出来:
自定义Flink Source,案例分别实现了继承于SourceFunction的四个案例,三个完全自定义的Source, 另外一个Source为常见的MySQL,通过这几个案例,启发我们进行实际案例的Source研发
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" x
问题导读 1.Pulsar是什么组件? 2.Pulsar作为Flink Catalog,有哪些好处? 3.Flink是否直接使用Pulsar原始模式? 4.Flink如何从Pulsar读写数据? Flink1.9新增了很多的功能,其中一个对我们非常实用的特性通过Flink SQL查询Pulsar给大家介绍。 我们以前可能遇到过这样的问题。通过Spark读取Kafka,但是如果我们想查询kafka困难度有点大的,当然当前Spark也已经实现了可以通过Spark sql来查询kafka的数据。那么Flink 1.9又是如何实现通过Flink sql来查询Pulsar。 可能我们大多对kafka的比较熟悉的,但是对于Pulsar或许只是听说过,所以这里将Pulsar介绍下。 Pulsar简介 Pulsar由雅虎开发并开源的一个多租户、高可用,服务间的消息系统,目前是Apache软件基金会的孵化器项目。 Apache Pulsar是一个开源的分布式pub-sub消息系统,用于服务器到服务器消息传递的多租户,高性能解决方案,包括多个功能,例如Pulsar实例中对多个集群的本机支持,跨集群的消息的无缝geo-replication,非常低的发布和端到端 - 延迟,超过一百万个主题的无缝可扩展性,以及由Apache BookKeeper等提供的持久消息存储保证消息传递。 Pulsar已经在一些名企应用,比如腾讯用它类计费。而且它的扩展性是非常优秀的。下面是实际使用用户对他的认识。
讨论主题:http: //apache-flink-mailing-list-archive.1008284.n3.nabble.com/DISCUSS-Proposal-for-Asynchronous-IO-in-FLINK-tt13497.html
前篇文章 《Flink学习》—— Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去。
如上图,Source 就是数据的来源,中间的 Compute 其实就是 Flink 干的事情,可以做一系列的操作,操作完后就把计算后的数据结果 Sink 到某个地方。(可以是 MySQL、ElasticSearch、Kafka、Cassandra 等)。这里我说下自己目前做告警这块就是把 Compute 计算后的结果 Sink 直接告警出来了(发送告警消息到钉钉群、邮件、短信等),这个 sink 的意思也不一定非得说成要把数据存储到某个地方去。其实官网用的 Connector 来形容要去的地方更合适,这个 Connector 可以有 MySQL、ElasticSearch、Kafka、Cassandra RabbitMQ 等。
从上一节wordcount的示例可以看到,flink的处理过程分为下面3个步骤:
在网络传输时,传输的是二进制数据,所以发送端需要将序列化对象转变为二进制数据,也就是序列化过程。接收端需要将二进制数据转化为序列化对象,也就是反序列化过程。在序列化和反序列化过程中,需要定义一种对数据相互转变的一致性协议,也就是序列化协议。zookeeper使用Jute作为序列化组件。首先看下Jute的使用:
1、创建Maven项目,pom.xml文件如下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.o
流式计算中,我们经常有一些场景是消费Kafka数据,进行处理,然后存储到其他的数据库或者缓存或者重新发送回其他的消息队列中。
腾讯云流计算 Oceanus 是大数据实时化分析利器,兼容 Apache Flink 应用程序。新用户可以 1 元购买流计算 Oceanus(Flink) 集群,欢迎读者们体验使用。
因为公司用到大数据技术栈的缘故,之前也写过HBase,Spark等文章,公司离线用的是Spark,实时用的是Flink,所以这篇文章是关于Flink的,这篇文章对Flink的相关概念介绍的比较全面,希望对大家学习Flink能有所帮助。
Flink Data Source 用于定义 Flink 程序的数据来源,Flink 官方提供了多种数据获取方法,用于帮助开发者简单快速地构建输入流,具体如下:
因为公司用到大数据技术栈的缘故,离线用的是Spark,实时用的是Flink,所以这篇文章是关于Flink的,这篇文章对Flink的相关概念介绍的比较全面,希望对大家学习Flink能有所帮助。
场景描述:本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序,并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。
Flink是一个开源流处理框架,注意它是一个处理计算框架,类似Spark框架,Flink在数据摄取方面非常准确,在保持状态的同时能轻松地从故障中恢复。
DataStream API主要可为分为三个部分,DataSource模块、Transformation模块以及DataSink模块。
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
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。
Processing Time(处理时间)是指执行相应操作机器的系统时间(Processing time refers to the system time of the machine that is executing the respective operation.)。
为什么状态需要被清理 状态不需要一次存储 状态有效期有时间限制,超过时间需要重置状态(业务上) 开启状态清理: StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig .newBuilder(Time.seconds(1)) .setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite) .setStateVisibility(St
在大数据技术栈的探索中,我们曾讨论了离线计算的Spark,而当谈到实时计算,就不得不提Flink。本文将集中讨论Flink,旨在详尽展示其核心概念,从而助力你在大数据旅程中向前迈进。
首先我们需要需要了解的一个概念是Apache Flink支持处理流式计算(stream)和批量计算(batch),但是在目前版本中这两种计算方式各自拥有自己独立的API,本系列文章只讨论流式计算(stream)。
戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink Flink消费Kafka写入Mysql 本文介绍消费Kafka的消息实时写入Mysql 1. maven新增依赖: <depend
戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time ... 本文介绍消费Kafka的消息实时写入Mysql。 maven新增依赖: <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <ve
flink与kafka整合是很常见的一种实时处理场景,尤其是kafka 0.11版本以后生产者支持了事务,使得flink与kafka整合能实现完整的端到端的仅一次处理,虽然这样会有checkpoint周期的数据延迟,但是这个仅一次处理也是很诱人的。可见的端到端的使用案例估计就是前段时间oppo的案例分享吧。关注浪尖微信公众号(bigdatatip)输入 oppo 即可获得。
在 Flink 的流式处理中,绝大部分的业务都会使用 eventTime,一般只在 eventTime 无法使用时,才会被迫使用 ProcessingTime 或者 IngestionTime。
本文基于java构建Flink1.9版本入门程序,需要Maven 3.0.4 和 Java 8 以上版本。需要安装Netcat进行简单调试。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云