可选项：Spark、Flink，较优解：Flink 优点： 严格按照Google Dataflow模型实现；在事件时间、窗口、状态、exactly-once等方面更有优势；非微批次处理，真正的实时流处理...较优解：Kafka 优点： 吞吐量很大；与Flink、Canal等外部系统的对接方案非常成熟，容易操作；团队使用经验丰富。...可选项：RDBMS（MySQL等）、NoSQL（HBase、Redis、Cassandra等） 较优解：HBase 优点 实时写入性能高，且支持基于时间戳的多版本机制； 接入业务库MySQL binlog...流程：用户提交SQL → 通过Catalog获取元数据 → 解释、校验、优化SQL → 编译为Flink Table/SQL job → 部署到YARN集群并运行 → 输出结果 重点仍然是元数据问题：如何将...需要将外部元数据的对应到Flink的TableDescriptor（包含connector、format、schema三类参数），进而映射到相应的TableFactory并注册表。 ?
Managed State和Raw State Flink有两种基本类型的状态：托管状态（Managed State）和原生状态（Raw State）。...从名称中也能读出两者的区别：Managed State是由Flink管理的，Flink帮忙存储、恢复和优化，Raw State是开发者自己管理的，需要自己序列化。...- Managed State Raw State 状态管理方式 Flink Running托管，自动存储、自动恢复、自动伸缩。...用户自己管理 状态数据结构 Flink提供的常用数据结构，如：ValueState、ListState、MapState等。 Raw State只支持字节，任何上层数据结构需要序列化为字节数组。...EmbeddedRocksDBStateBackend 将正在于行的作业的状态保存到RocksDb里面。
将 SQL 翻译为关系代数表达式，使用表达式折叠（Expression Reduce），下推优化（Predicate / Projection Pushdown ）等优化技术生成物理执行计划（Physical...从图中可以看出，一段查询 SQL / 使用TableAPI 编写的程序（以下简称 TableAPI 代码）从输入到编译为可执行的 JobGraph 主要经历如下几个阶段 将 SQL文本 / TableAPI...Flink SQL 引擎会将 Physical Plan 通过 Code Generation 翻译为 Transformations，再进一步编译为可执行的 JobGraph。...3.4 Top-N Rewrite 全局排序在流式的场景是很难实现的，但如果只需要计算到目前的 Top-N 极值，问题就变得可解。...，这显然不是最优解。
作业执行容错 众所周知，用户使用 Flink 编程 API（DataStream/DataSet/Table/SQL）编写的作业最终会被翻译为 JobGraph 对象再提交给 JobManager 去执行...对于分布式系统来说，通常单个 Task 错误的处理方式是将这个 Task 重新调度至新的 worker 上，不影响其他 Task 和整体 Job 的运行，然而这个方式对于流处理的 Flink 来说并不可用...Spark 可以独立地恢复一个 Task，很大程度上是因为它的批处理特性，这允许了作业通过缓存中间计算结果来解耦上下游 Task 的联系。而 Flink 作为流计算引擎，显然是无法简单做到这点的。...要做到细粒度的错误恢复机制，减小单个 Task 错误对于整体作业的影响，Flink 需要实现一套更加复杂的算法，也就是 FLIP-1 [2] 引入的 Task Failover 策略。...等外部服务；而故障恢复则通常要求将状态持久化到外部存储，然后在故障出现时用于初始化新的进程。
单个行时间属性列被写回到 DataStream API 的记录中。水印也被传播。 toDataStream(DataStream, AbstractDataType)：将表转换为只插入更改的流。...此方法接受一种数据类型来表达所需的流记录类型。规划器可能会插入隐式强制转换和重新排序列以将列映射到（可能是嵌套的）数据类型的字段。...这对于将 DataStream API 中的泛型类型（在 Table API 中为 RAW）替换为适当的数据类型很有用。...如果输入表包含单个行时间列，它将被传播到流记录的时间戳中。水印也将被传播。...TypeInformation 转为 DataType 将 TypeInformation 转换为 DataType 时适用以下规则： TypeInformation 的所有子类都映射到逻辑类型，包括与
public void flatMap(String value, Collector out) throws Exception { //value就是一行行的数据...那么问题来了，怎么将生产者、消费者的进度转换为右侧示意图信息呢？...状态的分类 Managed State & Raw State 从Flink是否接管角度:可以分为 ManagedState(托管状态) RawState(原始状态) 两者的区别如下： 从状态管理方式的方式来说...，Managed State 由 Flink Runtime 管理，自动存储，自动恢复，在内存管理上有优化；而 Raw State 需要用户自己管理，需要自己序列化，Flink 不知道 State 中存入的数据是什么结构...它会在每个connector实例中，保存该实例中消费topic的所有(partition, offset)映射
本文将详解为什么此功能对 Flink 来说很重要，以及该功能的用途和用法。最后，我们将讨论状态处理器 API 的未来规划，以保持与 Flink 批流统一的未来整体规划一致。...将应用程序与数据集进行映射 状态处理器 API 将流应用程序的状态映射到一个或多个可以分别处理的数据集。为了能够使用 API，您需要了解此映射的工作方式。...该图显示了"Src"的 operator state 的值如何映射到具有一列和五行的表，一行数据代表对于 Src 的所有并行任务中的一个并行实例。...类似地，"Proc"的 operator state os2，也映射到单个表。...对于 keyed state，ks1 和 ks2 则是被组合到具有三列的单个表中，一列代表主键，一列代表 ks1，一列代表 ks2。该表为两个 keyed state 的每个不同 key 都保有一行。
sql 中的 source、sink 所包含的基本点其实和 datastream 都是相同的，可以将 sql 中的一些语法给映射到 datastream 中来帮助快速理解 sql： sql source...sql source 和 datastream source 的组成部分互相映射起来可以得到下图，其中 datastream、sql 中颜色相同的属性互相对应： 2 可以看到，将所有的 sql 关系代数都映射到...sql source properties：flink 是怎么自动将配置加载到 FlinkKafkaConsumer 中的？ 5.1.connector 怎样映射到具体算子？...结论： MetaData：将 sql create source table 转化为实际的 CatalogTable、翻译为 RelNode Planning：创建 RelNode 的过程中使用 SPI...我们往前回溯一下，定位到 CatalogSourceTable 中的 82 行（源码基于 1.13.1），发现 tableSource 已经是 KafkaDynamicSource，因此可以确定就是这一行代码将
图片 Managed State和Raw State Flink有两种基本类型的状态：托管状态（Managed State）和原生状态（Raw State）。...从名称中也能读出两者的区别：Managed State是由Flink管理的，Flink帮忙存储、恢复和优化，Raw State是开发者自己管理的，需要自己序列化。...当任务处理一条数据时，它会自动将状态的访问范围限定为当前数据的 key。因此，具有相同 key 的所有数据都会访问相同的状态。...图片 Keyed State 有五种类型： ValueState ：值状态，保存单个类型为 T 的值。 ListState ：列表状态，保存一个类型为 T 的列表。...checkpoint是将状态定时备份到第三方存储，比如hdfs，obs上面，方便在作业重新运行的时候恢复数据。
你可以将Keyed State视为是已经被分片或分区的Operator State，每个key都有且仅有一个状态分区(state-partition)。...Flink的runtime层会编码State并将其写入checkpoint中。 Raw State是操作算子保存在它的数据结构中的state。...Flink并不知道状态的数据结构，并且只能看到raw字节。 所有的数据流函数都可以使用managed state，但是raw state接口只可以在操作算子的实现类中使用。...推荐使用managed state(而不是raw state)，因为使用managed state，当并行度变化时，Flink可以自动的重新分布状态，也可以做更好的内存管理。...你可以将key-value对放入状态中，并通过Iterable检索所有当前存储的映射关系。使用put(UK, UV) 或 putAll(Map)添加映射关系。
数据知行合一 知：掌握数据建设方法论、技术体系； 行：将数据建设方法论、技术体系与业务场景结合落地 关注“数据万有引力”公众号 正文共：3198字 11图 | 预计阅读时间：8分钟 ----...ChangeLog Stream由包含变更操作列（用于插入、删除、更新(先前)、更新(新)标识）的行和实际的元数据列组成，流入flink引擎。...在 Flink SQL中，数据在从一个算子流向另外一个算子时都是以 Changelog Stream 的形式，任意时刻的 Changelog Stream 可以翻译为一个表，也可以翻译为一个流。...通过将INSERT 操作编码为 add message、将 DELETE 操作编码为 retract message、将 UPDATE 操作编码为更新(先前)行的 retract message 和更新...(新)行的 add message，将动态表转换为 retract 流。
Flink RunTime对状态进行编码并将它们写入检查点。 Raw State是指算子保留在它们自己数据结构中的状态。当 Checkpoint 时，他们只写入一个字节序列到检查点中。...Flink对状态的数据结构一无所知，只能看到原始字节。 所有数据流函数都可以使用Managed State，但Raw State接口只能在实现算子时使用。...建议使用Managed State（而不是Raw State），因为在Managed State下，Flink可以在并行度发生变化时自动重新分配状态，并且还可以更好地进行内存管理。...可以将键值对放入状态，并检索当前存储的所有映射的Iterable。使用put（UK，UV）或putAll（Map ）添加映射。与用户key相关的值可以使用get（UK）来检索。...3.1 Scala DataStream API中的状态 除了上面介绍的接口之外，Scala API还具有在KeyedStream上使用单个ValueState的有状态map（）或flatMap（）函数的快捷方式
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。...结果，当Pulsar与Flink应用程序集成时，它使用预先存在的schema信息，并将带有schema信息的单个消息映射到Flink的类型系统中的另一行。...AVRO），Pulsar将从模式信息中提取各个字段，并将这些字段映射到Flink的类型系统。...最后，与每个消息关联的所有元数据信息（例如消息键，主题，发布时间或事件时间）将转换为Flink行中的元数据字段。...将所有schema信息映射到Flink的类型系统后，可以根据指定的schema信息开始在Flink中构建Pulsar源，接收器（sink）或目录（catalog ），如下所示： Flink & Pulsar
在编译期擦除可以更好地支持原生类型(Raw Type)。...2.2 Blink Row Blink 中的行式存储结构 BinaryRow：表数据的二进制行式存储，分为定长部分和不定长部分，定长部分只能在一个MemorySegment内。...2）空值索引：用于标记行中Null值字段，在内存中使用8字节进行对齐。在实际的存储中，该区域的第一个字节就是行的头信息区，剩下的才是Null值字段标识位。...在写入阶段，如果BinaryRow中定长部分超过单个MemorySegment的存储容量，确实有非常多的字段，建议增加MemorySegment的大小。...反序列hue的逻辑是相反的，将二进制数据流转换为UTF8编码的字符串。
它解决了数据湖的成本效益和使用复杂性的问题，同时还提供了数据管理与访问的解耦、数据的可见性和一致性保证、快照和时间旅行查询等特性。...），将数据实时写入 Kafka、Pulsar、 Elasticsearch 中，实现秒级延迟； Sort on Flink 基于 Flink 引擎， 主要针对时效性要求较低，对数据完整性要求更高的业务，...Sort on Flink 支持单任务多流向，每个流向通过各自的配置文件进行描述，如下图所示，在逻辑上数据流之间是互相隔离的，单个流向的上线和下线由 InLong Manager 控制，且不会影响到其他流向的正常运行...与传统 Copy on Write 的模式不同，MOR 不再将所有数据加载到内存中后逐项对比更新再写入文件，而是将 Update 的操作拆分成 Delete 和 Insert 两步，但这在同一行多次更新时会导致错误语义...下图为导致错误语义的事例，通过反复插入删除同一行数据，最终查询时 Iceberg 将无法推断最终应该展示哪一次插入的数据。
的名称空间和数据块映射信息，配置相关副本信息，处理客户端请求。...对 Flink 而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已。...HQL用于运行存储在Hadoop上的查询语句，Hive让不熟悉MapReduce开发人员也能编写数据查询语句，然后这些语句被翻译为Hadoop上面的MapReduce任务。...HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。...单个Agent由Source、Sink和Channel三大组件构成 Source：从客户端收集数据，并传递给Channel。 Channel：缓存区，将Source传输的数据暂时存放。
此时也可以使用FlatJoinFunction将一对元素转化为任意数量的元素，也可以没有。也可用JoinFunction将一对元素转化为单个元素。...默认情况下，宽大的解析被禁用，无效的行引发异常。 H),ignoreFirstLine: Boolean：将InputFormat配置为忽略输入文件的第一行。 默认情况下不会忽略任何行。....) / CsvOutputFormat:将元组写入逗号分隔的值文件。行和字段分隔符是可配置的。每个字段的值来自对象的toString()方法。...将转发的字段声明为未转发是安全的。 非转发字段被指定为字段表达式的列表。该列表可以作为单个用分号的字段表达式字符串给出或多个字符串分隔。...将非读取字段声明为可读取是安全的。 读取字段被指定为字段表达式的列表。该列表可以作为单个字符串给出，字段表达式用分号或多个字符串分隔。
简介 Flink中的DataSet程序是实现数据集转换（例如，过滤，映射，连接，分组）的常规程序....它实现了一对一的映射，也就是说，函数必须返回一个元素。...MapPartition在单个函数调用中转换并行分区。...带有各种内置输出格式，这些格式封装在DataSet上的操作后面： writeAsText（）/ TextOutputFormat 将元素按行顺序写入字符串。...通过为每个元素调用用户定义的format（）方法来获取字符串。 writeAsCsv（…）/ CsvOutputFormat 将元组写为逗号分隔值文件。行和字段分隔符是可配置的。
为保证一一映射关系将 mapping 过程设计为一个 flink 任务。思考如下： 业务实际情况： cuid 总量 十亿级，日增百万高峰期每小时新增 20W 每秒 30+。...codis+ 发号器替换为 mysql 主键自增，此方案并未经过实际测试就目前的场景是可以满足需求的，弊端在于 flink 任务重启后会对 mysql 造成比较大的冲击【flink 增量 checkpoint...分发过程 根据标签类型将 mapping 后的数据分发到独立的 kafka topic，方便写入 StarRocks 时表级别管控。...入 StarRocks 过程 利用 flink-starrocks-connector 将标签数据写入 StarRocks。注意考虑写入频次、数据行数、数据大小等参数配置。...离线标签接入 常规标签数据当计算完成后可统一写入指定的高表【建表语句见下方】中，以高表为媒介做到标签开发和接入的解耦。带有修饰、行为类标签数据可直接利用基础数仓表和标签源数据信息完成自动接入。
逻辑类型与物理类型解耦 然后来看看 flink 是怎么做这件事情的，下面的代码都基于 flink 1.13.1。...https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/table/types/ 4.2.逻辑类型与物理类型解耦 解耦这部分的实现比较好理解...blink planner：如右图所示，都是基于 LogicalType 体系，但是与 TypeSerializer 通过中间的一层映射层进行解耦，这层映射层是 blink planner 独有的，当然如果你也能自定义一个...planner，你也可以自定义对应的映射方式。...4.2.2.看看包的划分 其实我们也可以通过这些具体实现类的在 flink 中所在的包也可以看出其解耦方式。如图所示。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
