它基于一种统一模式，用于定义和执行数据并行处理管道（pipeline），这些管理随带一套针对特定语言的SDK用于构建管道，以及针对特定运行时环境的Runner用于执行管道。 Beam可以解决什么问题？...代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。...综上所述，Apache Beam的目标是提供统一批处理和流处理的编程范式，为无限、乱序、互联网级别的数据集处理提供简单灵活、功能丰富以及表达能力十分强大的SDK，目前支持Java、Python和Golang...Beam SDK可以有不同编程语言的实现，目前已经完整地提供了Java，python的SDK还在开发过程中，相信未来会有更多不同的语言的SDK会发布出来。...就目前状态而言，对Beam模型支持最好的就是运行于谷歌云平台之上的Cloud Dataflow，以及可以用于自建或部署在非谷歌云之上的Apache Flink。
Flink概述 大数据计算架构发展历史 流式计算引擎对比 什么是Flink 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。 Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。...Flink 不仅可以运行在包括 YARN、 Mesos、Kubernetes 在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署。在启用高可用选项的情况下，它不存在单点失效问题。...Flink整体架构 SDK层 ：Flink的SDK目前主要有三类，SQL/Table、DataStream、Python； 执行引擎层（Runtime层） ：将流水线上的作业（不论是哪种语言API传过来的数据...状态存储层：负责存储算子的状态信息 资源调度层：目前Flink可以支持部署在多种环境 一个Flink集群，主要包含以下两个核心组件：作业管理器（JobManger）和 任务管理器（TaskManager
这些数据需要处理上报然后发到下游，在业界更多的是 Filebeat、Flink、Logstash 等社区组件。想要达到图3这张图的效果，就需要图4这一堆组件，这就涉及到上面提到过的问题。...提供基于 HTTP/TCP 协议的 SDK 协助客户完成数据上报；基于 CDC 机制订阅、存储多款数据库变更信息；简单可配置的数据清洗 (ETL) 能力；丰富的数据分发渠道；打通了混合云/跨云的丰富的数据源...数据上报 数据库数据订阅 数据库清洗和分发 接下来分享如何从技术上实现轻量级 Saas 化数据链路搭建，会遇到什么问题，业界有什么通用的做法。...界面化的ETL引擎 在数据处理层一般是通过编码，比如 Logstash 的语法，或者 Python 和 Flink 的 代码，或者 ETL 函数的语法等处理方式。...最好有现成的支持HTTP协议的SDK。 使用连接器组件就解决了非常实际的上报、订阅和分发的场景。 场景3 – 数据库订阅 某迅销平台内部多有多套系统并行运行，某套系统存储引擎为 PGSQL。
在本篇博客中，我们将重点讨论多阶段决策问题的基本概念、状态转移方程的构建和 Python 实现。 ❤️ ❤️ ❤️ 1....它的核心思想是将问题分解为一系列阶段，然后逐个阶段地解决问题。在每个阶段，通过构建状态转移方程来确定如何选择行动以达到最终目标。 动态规划包括以下基本步骤： 1 ....构建状态转移方程：确定问题的状态如何在不同阶段之间转移。这是解决问题的核心，通常使用递推公式表示。 4 . 初始条件：确定第一个阶段的状态和可行行动。 5 ....Python 实现 下面是使用 Python 实现多阶段决策问题的动态规划方法的示例代码。我们将继续以生产计划问题为例。...通过将问题分解为多个决策阶段，定义状态和构建状态转移方程，我们可以有效地解决这些问题。 希望这篇博客对多阶段决策问题以及如何使用动态规划方法解决这类问题有所帮助。
背景 为了解决公司模型&特征迭代的系统性问题，提升算法开发与迭代效率，部门立项了特征平台项目。...特征平台旨在解决数据存储分散、口径重复、提取复杂、链路过长等问题，在大数据与算法间架起科学桥梁，提供强有力的样本及特征数据支撑。...Stateful - 有状态应用部署 Job与Cronjob-离线业务 2.2 Flink介绍 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。...Native 是相对于 Flink 而言的，借助 Flink 的命令就可以达到自治的一个状态，不需要引入外部工具就可以通过 Flink 完成任务在 K8s 上的运行。...python # 安装 Python Flink RUN pip3 install apache-flink==1.12.1 # 如果有引用第三方 Python 依赖库， 可以在构建镜像时安装上这些依赖
你可以借此了解到字节跳动公司引入 Apache Flink 的背景，Apache Flink 集群的构建过程，如何兼容以前的 Jstorm 作业以及基于 Apache Flink 构建一个流式任务管理平台...关键词：Flink 本文主要内容包括： 引入Apache Flink 的背景 Apache Flink 集群的构建过程 构建流式管理平台 近期规划 引入Apache Flink的背景 下面这幅图展示的是字节跳动公司的业务场景...第三个问题：集群过多，运维工具平台化做得不太好，都是靠脚本来运维的。 第四个问题：业务方普遍使用 python，某些情况下性能有些差。...最终选择方案（2）也是考虑到 Apache Flink （以下简称 Flink）除了解决上述问题之外，能将运维工作交付给 yarn，节省人力；Flink 在 exactly once，time window...查看作业运行状态 提交完作业后，用户需要查看作业运行的状态怎么样，提供四种方式供用户查看作业状态 ? 第一个是 Flink UI，也就是官方自带的 UI，用户可以去看。
Apache Samza Apache Samza由LinkedIn开发，目的是为了避免Hadoop批处理引入的长时运转时间（large turn-around times）问题。...Apache Samza与Kafka Streams解决的问题类似，在将来可能会被合并为一个项目。 典型用例：使用Kafka进行数据采集的更优化流处理框架。...Apache Flink Apache Flink在2014年12月成为Apache顶级项目。...Beam提供了一套特定语言的SDK，用于构建管道和执行管道的特定运行时的运行器（Runner）。...当代码在Dataflow SDK中被实现后，就可以运行在多个后端，如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，其目的是将多语言、框架和SDK融合在一个统一的编程模型中。 ?
而它目前在 GitHub 上的访问量，也位居 Apache 项目中前三，是 Apache 基金会中最为活跃的项目之一。...Flink 状态计算中的数据流 Flink Flink 是欧洲的一个大数据研究项目，早期专注于批计算，再到后来 Flink 发展成为了 Apache 的顶级大数据项目。...具体而言，Flink 擅长处理无边界和有边界的数据集。对时间和状态的精确控制使 Flink 的运行时能够在无限制的流上运行任何类型的应用程序。...同时，基于 ML Pipeline 这套 API 还能够自由组合组件来构建机器学习的训练流程和预测流程。 Python 支持 对于 AI 算法的开发人员而言，目前主流的语言即为 Python。...这个部分直接使用成熟的框架，Flink 社区与 Beam 社区之间开展了良好的合作，并使用了 Beam 的 Python 资源，比如：SDK、Framework 以及数据通信格式等。
通过细粒度的指标来促进数据可视化，用户可以在统一的数据度量平台中直接查看队列的运行状态，大大提高了业务的主动性。...，传输和分发工作。...在万亿级别的海量数据场景，一般的消息队列服务需要通过大量的机器资源去堆积整体的吞吐能力，会出现机器成本高、超大集群不易维护等问题。...Flink SQL 相比 Flink 底层 API 实现开发成本更低，只有第一次需要实现 Flink SQL 的转换逻辑，后续可专注于 Flink SQL 能力本身的构建，比如扩展 Connector、..."InLong 社区专注于为海量数据打造统一的、一站式的数据集成框架，帮助企业简化数据的接入、ETL 和分发过程”，Apache InLong PMC Chair 张超表示，“InLong 的毕业，标志着一个开放
Apache DolphinScheduler支持多种外部调用方式，如常见的 Web UI 和开放的 API，在社区中还有一个名为 PyDS 的子项目，它是一个 Python客户端，还可以通过提交yaml...稳定性 在稳定性方面，我们在高可用性的基础上做了一些重要的改进，主要集中在 Master 和 Worker 的代码重构上，以解决在高并发任务下的稳定性问题。...基本概念是工作流运行在 Master 节点上，具体的任务节点在 Worker 节点上运行，例如 shell、Python、Flink 和 Spark 等任务节点。...DAG 构建的目的是获取一个工作流节点的拓扑图，它可以是全量的或局部的，具体取决于任务节点的设置和状态。...首先有一个 Worker group 的概念，即对一个或几个Worker 节点打上分组的标签，比如 Spark 集群组，Flink 集群组，任务在配置的时候可以配置Worker分组，在dispatch分发时只会分发到对应的目标
Apache Flink、Apache Apex等。...Apache Beam目前支持的API接口由Java语言实现，Python版本的API正在开发之中。...目前Google DataFlow Cloud是对Beam SDK功能集支持最全面的执行引擎，在开源执行引擎中，支持最全面的则是Apache Flink。...Beam SDK 不同于Apache Flink或是Apache Spark，Beam SDK使用同一套API表示数据源、输出目标以及操作符等。...Apache Flink、Apache Spark Streaming等项目的API设计均越来越多地借鉴或参考了Apache Beam Model，且作为Beam Runner的实现，与Beam SDK
"InLong 社区专注于为海量数据打造统一的、一站式的数据集成框架，帮助企业简化数据的接入、ETL 和分发过程”，Apache InLong PMC Chair 张超表示，“InLong 的毕业，标志着一个开放...1► 关于 Apache InLong Apache InLong（应龙）是一站式的海量数据集成框架，提供自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力，方便业务构建基于流式的数据分析、建模和应用。...，传输和分发工作。...在万亿级别的海量数据场景，一般的消息队列服务需要通过大量的机器资源去堆积整体的吞吐能力，会出现机器成本高、超大集群不易维护等问题。...· Flink SQL 相比 Flink 底层 API 实现开发成本更低，只有第一次需要实现 Flink SQL 的转换逻辑，后续可专注于 Flink SQL 能力本身的构建，比如扩展 Connector
"InLong 社区专注于为海量数据打造统一的、一站式的数据集成框架，帮助企业简化数据的接入、ETL 和分发过程”，Apache InLong PMC Chair 张超表示，“InLong 的毕业，标志着一个开放...关于 Apache InLong Apache InLong（应龙）是一站式的海量数据集成框架，提供自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力，方便业务构建基于流式的数据分析、建模和应用。...，传输和分发工作。...在万亿级别的海量数据场景，一般的消息队列服务需要通过大量的机器资源去堆积整体的吞吐能力，会出现机器成本高、超大集群不易维护等问题。...Flink SQL 相比 Flink 底层 API 实现开发成本更低，只有第一次需要实现 Flink SQL 的转换逻辑，后续可专注于 Flink SQL 能力本身的构建，比如扩展 Connector、
Cloudera 流处理 (CSP) 由 Apache Flink 和 Apache Kafka 提供支持，提供完整的流管理和有状态处理解决方案。...它是可扩展的，并且 Flink API 非常丰富和富有表现力，原生支持许多有趣的特性，例如，exactly-once 语义、事件时间处理、复杂事件处理、有状态应用程序、窗口聚合和支持处理迟到的数据和乱序事件...SMM 中的 Kafka Connect 监控页面显示所有正在运行的连接器的状态以及它们与 Kafka 主题的关联 您还可以使用 SMM UI 深入了解连接器执行详细信息并在必要时解决问题 无状态的...使用无状态 NiFi 连接器，您可以通过直观地拖放和连接两个原生的 NiFi 处理器轻松构建此流程：CreateHadoopSequenceFile 和 PutS3Object。...随着社区版的推出，现在任何人都可以非常轻松地创建 CSP 沙箱来了解 Apache Kafka、Kafka Connect、Flink 和 SQL Stream Builder，并快速开始构建应用程序。
InLong Sort 是基于 Flink 框架实现的，实现过程中涉及很多 Flink 相关的机制、概念，本文不做过多的描述，有兴趣的同学可以到 Flink 社区官网查看相关解释。...问题2： 在使用 Pulsar Producer 生产消息时，为了提高效率，是否能采用多线程生产？ 答案是肯定的，我们可以通过多线程分发生产消息。...其中 MQ 消费进度的位点、数据的分区状态、入库文件的可见性等状态信息是通过 Flink 的 State 机制进行维护，依赖 Flink 的 Checkpoint 机制周期保存到持久化存储。...下面具体说明一下，第一个版本的消费处理过程和存在的问题。 第一个版本，与 Pulsar Flink Connector 的处理方式类似，采用 Pulsar Reader 的方式实现。...另外，在分拣的运维过程中，经常会根据消息量，调整 Flink 任务的内存、并行度等配置，而部分配置调整后会影响 State 的恢复，即部分配置变更后，需要选择 不从 Checkpoint 状态恢复启动。
Python上的Flink和Flink上的Python 那么，PyFlink到底是什么？顾名思义，PyFlink就是Apache Flink与Python的组合，或者说是Python上的Flink。...那么，我们应该为Flink提供哪些Python API？他们对我们很熟悉：高级表API和SQL，以及有状态的DataStream API。...关键问题 显然，关键问题在于在Python虚拟机（PyVM）和Java虚拟机（JVM）之间建立握手，这对于Flink支持多种语言至关重要。要解决此问题，我们必须选择适当的通信技术。...它不仅涉及虚拟机之间的通信，还涉及以下所有方面：管理Python执行环境，解析Java和Python之间交换的业务数据，将Flink中的状态后端传递给Python以及监视执行状态。...在运行时方面，PyFlink将构建用于JVM和PyVM之间通信的gRPC常规服务（例如控件，数据和状态）。
Apache Beam 的优势 Apache Beam 的架构设计 Apache Beam 的核心组件刨析 AloT PB 级实时数据,怎么构建自己的“AI 微服务”？...▌Apache Beam 的优势 1. 统一性 ? ① 统一数据源，现在已经接入的 java 语言的数据源有34种，正在接入的有7种。Python 的13种。...首先我们去构建这个 Beam jobAPI .jar 通过 job 服务器以及设置大数据执行平台，最后提交 flink 或 spark 的任务集群去执行任务。...吐个槽，2.6版本之前的兼容性问题，上个版本还有这个类或方法，下一个版本就没有了，兼容性不是很好。 4. SDK beam-sdks-java-io-kafka 读取源码剖析 ? ? ? ? ?...您输入的数据存储在哪里？ 首先要确定你要构造几条数据源，在 Beam 可以构建多条，构建之前可以选择自己的 SDK 的 IO。 您的数据类型是什么样的？
作者｜江烁 本文整理自 Pulsar Summit Asia 2022 上腾讯互娱 GDP 微服务开发平台网关技术负责人江烁的演讲《打通 Apache Pulsar 与 Envoy，构建高效游戏 OTO...Kafka 中的消息，分发到状态服务和 OTO 服务。...因此团队加入了 Flink 来分发，解决了并行度问题。但如果消息量变大，要调整 Kafka 的分区数是一件复杂的事情，会造成集群重平衡。而且引入 Flink 还带来了一些问题。...引入 Flink 带来的问题主要是 Flink 的作业资源调整需要重启作业，对实时在线业务有着较大影响。在 OTO 场景中 Flink 只用来消费事件、调用下游微服务，为此专设集群比较浪费。...优化二：采用云原生方案代替 Flink 使用 Pulsar 代替 Kafka 后无需再用 Flink 做并发分发，可以去掉 Flink。
DIP 旨在用 SaaS 化的思路解决这个问题，目标是通过如下两步：界面配置、SDK 上报，完成整个链路的搭建，并基于 Serverless 理念，以按量计费，弹性伸缩，无需预估容量等方式，简化客户的研发投入成本和实际的使用成本...创建任务后，整个任务的运行状态都是完全透明的，比如全链路监控、数据审计等，以保证数据在数据链路中不会丢失。...当前的做法是写一套大数据处理的Flink逻辑代码，一套处理并转储到ES、COS的代码，然后在两套代码中进行逻辑处理、清洗和分发。...因为Flink 学习维护成本较高，客户早期没有使用Flink时使用的是Logstash ，Logstash在运维过程中，遇到较多性能、稳定性、扩缩容的问题。...客户希望云上能够有服务能够替换这两部分的工作。如果客户使用DIP数据分发的功能，就可以直接把数据简单处理，直接分发到ES，其余部分只能用Flink，这样就可以省了很多人力成本。
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