Flink 为流处理和批处理分别提供了 DataStream API 和 DataSet API。正是这种高层的抽象和 flunent API 极大地便利了用户编写大数据应用。不过很多初学者在看到官方文档中那一大坨的转换时,常常会蒙了圈,文档中那些只言片语也很难讲清它们之间的关系。所以本文将介绍几种关键的数据流类型,它们之间是如何通过转换关联起来的。下图展示了 Flink 中目前支持的主要几种流的类型,以及它们之间的转换关系。
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.
Apache Flink® - Stateful Computations over Data Streams
目前有赞实时任务主要以 Flink 为主,为了保证实时任务的容错恢复以及停止重启时的状态恢复,几乎所有的实时任务都会开启 Checkpoint 或者触发 Savepoint 进行状态保存。由于 Savepoint 底层原理的实现和 Checkpoint 几乎一致,本文结合 Flink 1.9 版本,重点讲述 Flink Checkpoint 原理流程以及常见原因分析,让用户能够更好的理解 Flink Checkpoint,从而开发出更健壮的实时任务。
我们书接上文,我们在之前的文章《正面超越Spark | 几大特性垫定Flink1.12流计算领域真正大规模生产可用(上)》详细描述了Flink的生产级别Flink on K8s高可用方案和DataStream API 对批执行模式的支持。
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。
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。
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。
0.7.0版本中支持了对Hudi表数据进行Clustering(对数据按照数据特征进行聚簇,以便优化文件大小和数据布局),Clustering提供了更灵活地方式增加文件大小,有了Clustering特性,便可更快速地摄取数据,然后聚簇为更大的文件,实验数据表明查询性能可以提升3~4倍,文件数可以减少10~20倍;另外Clustering对于查询侧优化也很明显,在查询时通常会基于字段进行Clustering,通过完全跳过一些文件来极大提升查询性能,这与云数仓Snowflake提供的Clustering功能非常类似,我们非常高兴地宣称这个特性在0.7.0版本中完全开源免费。
本文根据汪磊在【第十三届中国数据库技术大会(DTCC2022)】线上演讲内容整理而成。
作为全球新冠疫情数据的实时统计的权威,约翰斯—霍普金斯大学的实时数据一直是大家实时关注的,也是各大媒体的主要数据来源。在今天早上的相当一段长的时间,霍普金斯大学的全球疫情分布大屏中显示,全球确诊人数已经突破200万。
本文从编程模型、任务调度、时间机制、Kafka 动态分区的感知、容错及处理语义、背压等几个方面对比 Spark Stream 与 Flink,希望对有实时处理需求业务的企业端用户在框架选型有所启发。本文篇幅较长,建议先收藏~
2. IOC 的意思是控制反转,是指创建对象的控制权的转移,以前创建对象的主动权和时机是由自己把控的,而现在这种权力转移到 Spring 容器中,并由容器根据配置文件去创建实例和管理各个实例之间的依赖关系,对象与对象之间松散耦合,也利于功能的复用。最直观的表达就是,IOC 让对象的创建不用去 new 了,可以由 spring 根据我们提供的配置文件自动生产,我们需要对象的时候,直接从 Spring 容器中获取即可.
主要是当Flink开启Checkpoint的时候,会往Source端插入一条barrir,然后这个barrir随着数据流向一直流动,当流入到一个算子的时候,这个算子就开始制作checkpoint,制作的是从barrir来到之前的时候当前算子的状态,将状态写入状态后端当中。然后将barrir往下流动,当流动到keyby 或者shuffle算子的时候,例如当一个算子的数据,依赖于多个流的时候,这个时候会有barrir对齐,也就是当所有的barrir都来到这个算子的时候进行制作checkpoint,依次进行流动,当流动到sink算子的时候,并且sink算子也制作完成checkpoint会向jobmanager 报告 checkpoint n 制作完成。
Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有:
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1)Flink 是标准的实时处理引擎,基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批(Micro-Batch)的模型;
2019 年是大数据实时计算领域最不平凡的一年,2019 年 1 月阿里巴巴 Blink (内部的 Flink 分支版本)开源,大数据领域一夜间从 Spark 独步天下走向了两强争霸的时代。Flink 因为其天然的流式计算特性以及强大的处理性能成为炙手可热的大数据处理框架。
首先看下数仓架构。数仓的数据接入主要有两个来源,一个是客户端的上报,还有一个是业务后台 DB 的上报,这两份数据都会通过一个消息队列接入数仓。我们的数据仓库采用lambda架构,总体分为离线和实时两套体系,分别有自己的计算和存储体系。离线主要是以 Hive 作为存储载体,计算以 Spark 为主,Map Reduce为辅。实时数据处理主要用了 Flink,再辅以Kafka和OLAP。
一个Flink程序由多个Operator组成(source、transformation和 sink)。
建议:一些简单ETL任务,并且源数据流量在一定范围内, tm个数1、全局并行度1、内存1G。
以下面的 SQL 为例,我们来介绍下其在离线中和在实时中执行的区别,对比学习一下,大家就比较清楚了
一、Hadoop 二、Hive 三、Spark 四、Kafka 五、HBase 六、Flink 七、数仓业务方面 八、算法
ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎,用于在无限和有界数据流上进行有状态计算。Flink被设计成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。
Uber的目标是通过让世界运转来激发机遇,而大数据是其中非常重要的一部分。 Presto® 和 Apache Kafka® 在 Uber 的大数据堆栈中发挥着关键作用。 Presto 是查询联合的事实标准,已用于交互式查询、近实时数据分析和大规模数据分析。 Kafka 是支持许多用例的数据流的骨干,例如发布/订阅、流处理等。在接下来的文章中,我们将讨论我们如何将这两个重要的服务连接在一起,以通过Uber大规模Presto集群直接在 Kafka 上的实现轻量级、交互式 SQL 查询。
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)。
消息报表主要用于统计消息任务的下发情况。比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等。通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。
写在前面: 博主是一名大数据的初学者,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一天的生活就是一生的缩影。
Flink四大基石分别是:Time (时间)、Window(窗口)、State (状态)、Checkpoint(检查点)。
Apache Flink 内置了多个 Kafka Connector:通用、0.10、0.11等。这个通用的 Kafka Connector 会尝试追踪最新版本的 Kafka 客户端。不同 Flink 发行版之间其使用的客户端版本可能会发生改变。现在的 Kafka 客户端可以向后兼容 0.10.0 或更高版本的 Broker。对于大多数用户使用通用的 Kafka Connector 就可以了。但对于 0.11.x 和 0.10.x 版本的 Kafka 用户,我们建议分别使用专用的 0.11 和 0.10 Connector。有关 Kafka 兼容性的详细信息,请参阅 Kafka官方文档。
时隔一年,终于把主流的大数据组件全部学完了,学成之时,便是出师之日, 那为师便来考考你学的如何:
《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。
它扮演的是集群管理者的角色,负责调度任务、协调 checkpoints、协调故障恢复、收集 Job 的状态信息,并管理 Flink 集群中的从节点 TaskManager。
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。
在 0.11.0 中,默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing,以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。在reader方面,用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此,使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关,您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。具有可靠、高效、可伸缩的特点。
动态表(Dynamic tables)是Flink的Table&SQL API的核心概念,用于以统一方式处理有界和无界数据。
在Flink中,动态表只是逻辑概念,其本身并不存储数据,而是将表的具体数据存储在外部系统(比如说数据库、键值对存储系统、消息队列)或者文件中。
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
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
作者 | 吴惠君,吕能,符茂松 责编 | 郭芮 【导语】本文对比了Heron和常见的流处理项目,包括Storm、Flink、Spark Streaming和Kafka Streams,归纳了系统选型的要点。此外实践了Heron的一个案例,以及讨论了Heron在这一年开发的新特性。 在今年6月期的“基础篇”中,我们通过学习Heron[1][2][3]的基本概念、整体架构和核心组件等内容,对Heron的设计、运行等方面有了基本的了解。在这一期的“应用篇”中,我们将Heron与其他流行的实时流处理系统(Apach
Flink 1.9 版本开源了很多 Blink 方面的功能,尤其是在 SQL 方面,这使得我们在开发 Flink 实时任务变得更加方便。目前 Blink SQL 支持了 Create Table 功能,以及维表的功能。我们的实时任务整体流程为,读取Kafka的数据,然后去关联 HBase 维表的数据,最后在输出到 Kafka 中,虽然整体流程跑通,但是其中也遇到了很多坑,这里记录一下,和大家一起分享,避免以后再遇到类似的坑。
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 运行时架构主要包括四个不同的组件,它们会在运行流处理应用程序时协同工作:作业管理器(JobManager)、资源管理器(ResourceManager)、任务管理器(TaskManager),以及分发器(Dispatcher)。因为 Flink 是用 Java 和 Scala 实现的,所以所有组件都会运行在Java 虚拟机上。接下来对各个组件的功能进行简单介绍i。
2020年和2021年分别写了很多篇类似的文章,这篇文章是关于Flink生产环境中遇到的各种问题的汇总。
Kafka Connector 提供了从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。
•本来打算写一个flink源码分析的系列文章,但由于事情太多,又不太想输出低质量的文章,所以开始看一些好的flink相关博客,本文译自https://www.ververica.com/blog/apache-flink-at-mediamath-rescaling-stateful-applications ;•flink中state的划分和介绍;•flink 中operator state在什么时候会进行rescale以及如何进行rescale?;•flink 中keyed state的when and how?。
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