今天刷朋友圈,首先看到的是AI前线的这篇文章:重磅!阿里Blink正式开源,重要优化点解读。这篇文章开篇大概是这样的:
2010年,由Volker Markl(德国研究基金会——DFG资助)领导的研究项目“平流层:云上的信息管理”作为柏林工业大学、柏林洪堡大学和波茨坦Hasso-Plattner-Institut的合作项目启动。Flink从平流层分布式执行引擎的一个分支开始,并于2014年3月成为Apache孵化器项目。2014年12月,Flink被接受为Apache顶级项目。
本文对 Flink 1.9版本特性进行了解读(基于社区邮件组讨论),同时对Blink 开源版本 flink-sql-parser 模块进行学习了解,和大家一起交流分享。
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/
自 Flink 开源以来,越来越多的开发者加入了 Flink 社区。仅仅 2019 年,Flink 在 GitHub 上的 Star 数量翻了一倍,Contributor 数量也呈现出持续增长的态势。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。
期待 Flink 1.9 整合 Flink 和 Blink 的版本。突然心血来潮,打算自己编一版 Blink 玩玩,这篇文章分为两个部分:
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。
Flink 本身是批流统一的处理框架,所以 Table API 和 SQL,就是批流统一的上层处理 API。目前功能尚未完善,处于活跃的开发阶段。 Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询 API,它允许我们以非常直观的方式,组合来自一些关系运算符的查询(比如 select、filter 和 join)。而对于 Flink SQL,就是直接可以在代码中写 SQL,来实现一些查询(Query)操作。Flink 的 SQL 支持,基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite(Apache 开源 SQL 解析工具)。
首发于奇安信攻防社区:https://forum.butian.net/share/1362
[ 导读 ] 8月22日,Apache Flink 1.9.0 正式发布。早在今年1月,阿里便宣布将内部过去几年打磨的大数据处理引擎Blink进行开源并向 Apache Flink 贡献代码。此次版本在结构上有重大变更,修改代码达150万行,接下来,我们一起梳理 Flink 1.9.0 中非常值得关注的重要功能与特性。
断链这种技术非常古老,同时应用于非常多的场景,在内核层如果我们需要隐藏一个进程的内核结构体,也会使用这种技术。本文基于PEB断链在用户层和内核层分别进行实现,在用户层达到的效果主要是dll模块的隐藏,在内核层达到的效果主要是进程的隐藏。
本文为 Flink SQL 系列文章的第二篇,前面对 Flink 1.9 Table 新架构及 Planner 的使用进行了详细说明,本文详细讲解 5 个 TableEnvironment 及其适用场景,并介绍 Flink 社区对 TableEnvironment 的未来规划。主要内容如下:
1)重启策略,都有重试次数和重试之间等待时间的规定,不同点在于,分别限定了最大的失败次数和规定时间内失败次数。具体根据场景设置
与断链隐藏进程功能类似,关于断链进程隐藏可参考《驱动开发:DKOM 实现进程隐藏》这一篇文章,断链隐藏驱动自身则用于隐藏自身SYS驱动文件,当驱动加载后那么使用ARK工具扫描将看不到自身驱动模块,此方法可能会触发PG会蓝屏,在某些驱动辅助中也会使用这种方法隐藏自己。
最近几天因为工作比较忙,已经几天没有及时更新文章了,在这里先给小伙伴们说声抱歉…临近周末,再忙再累,我也要开始发力了。接下来的几天,菌哥将为大家带来关于FlinkSQL的教程,之后还会更新一些大数据实时数仓的内容,和一些热门的组件使用!希望小伙伴们能点个关注,第一时间关注技术干货!
InLoadOrderModuleList 成员保存了模块信息,而模块信息的结构为 _LDR_DATA_TABLE_ENTRY。
今天朋友圈有篇【阿里技术】发的文章,说Blink的性能如何强悍,功能现在也已经比较完善。譬如:
DKOM 即直接内核对象操作,我们所有的操作都会被系统记录在内存中,而驱动进程隐藏就是操作进程的EPROCESS结构与线程的ETHREAD结构、链表,要实现进程的隐藏我们只需要将某个进程中的信息,在系统EPROCESS链表中摘除即可实现进程隐藏。
2018和2019年是大数据领域蓬勃发展的两年,自2019年伊始,实时流计算技术开始步入普通开发者视线,各大公司都在不遗余力地试用新的流计算框架,实时流计算引擎Spark Streaming、Kafka Streaming、Beam和Flink持续火爆。
protobuf 作为目前各大公司中最广泛使用的高效的协议数据交换格式工具库,会大量作为流式数据传输的序列化方式,所以在 flink sql 中如果能实现 protobuf 的 format 会非常有用(目前社区已经有对应的实现,不过目前还没有 merge,预计在 1.14 系列版本中能 release)。
Flink本身是批流统一的处理框架,所以Table API和SQL,就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善,处于活跃的开发阶段。
Flink 1.9 版本可以说是一个具有里程碑意义的版本,其内部合入了很多 Blink Table/SQL 方面的功能,同时也开始增强 Flink 在批处理方面的能力,真的是向批流统一的终极方向开始前进。本文主要介绍学习 Flink SQL 维表 Join,维表 Join 对于SQL 任务来说,一般是一个很正常的功能,本文给出代码层面的实现,和大家分享用户如何自定义 Flink 维表。
在当前数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题。目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。随着数据的不断增长,人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。相对传统数据处理模式,流式数据处理有着更高的处理效率和成本控制要求。Apache Spark 不仅支持批数据计算还支持流式数据计算,但是SparkStreaming在底层架构、数据抽象等方面采用了批量计算的概念,其流计算的本质还是批(微批)计算。
day06-07_FlinkSQL&Table 今日目标 了解Flink Table&SQL发展历史 了解为什么要使用Table API & SQL 掌握Flink Table&SQL进行批处理开发 掌握Flink Table&SQL进行流处理开发 掌握常用的开发案例 Flink-SQL的常用算子 Flink Table & SQL FlinkTable & SQL 是抽象级别更高的操作, 底层Flink Runtime => Stream 流程 批处理是流处理的一种特殊形态 FlinkSQL
前言 Flink 1.9 版本可以说是一个具有里程碑意义的版本,其内部合入了很多 Blink Table/SQL 方面的功能,同时也开始增强 Flink 在批处理方面的能力,真的是向批流统一的终极方向开始前进。Flink 1.9 版本在 8.22 号也终于发布了。本文主要介绍学习 Flink SQL 维表 Join,维表 Join 对于SQL 任务来说,一般是一个很正常的功能,本文给出代码层面的实现,和大家分享用户如何自定义 Flink 维表。
flink 在本地开发和提交到集群时的依赖是不同的,本地因为需要执行,所以一些依赖在本地是需要的,在部署到集群中是不需要的。
Flink1.14.2 Release版本已经在12月16日发布,主要是修复了Log4j导致的可执行任意代码的漏洞问题,但是还有一些非常重要的功能更新。
Flink首先会自动进行类型推断,但是对于一些带有泛型的类型,Java泛型的类型擦除机制会导致Flink在处理Lambda表达式的类型推断时不能保证一定能提取到类型。
DKOM 就是直接内核对象操作技术,我们所有的操作都会被系统记录在内存中,而驱动进程隐藏的做旧就是操作进程的EPROCESS结构与线程的ETHREAD结构、链表,要实现进程的隐藏我们只需要将某个进程中的信息,在系统EPROCESS链表中摘除即可实现进程隐藏。
在实时计算领域,Apache Storm、Samza、Spark Streaming、Kafka Stream、Flink 等开源流式计算引擎层出不穷,呈现百家争鸣之势,Google 也顺势推出了开源的 Beam 计算框架标准。
【Flink】第四篇:【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
依次执行:clean、resources、compile、testResources、testCompile、test、jar(打包)。
阿里巴巴技术专家,Apache Hive PMC成员,加入阿里巴巴之前曾就职于Intel、IBM等公司,主要参与Hive、HDFS、Spark等开源项目。
FlinkSQL的出现,极大程度上降低了Flink的编程门槛,更加容易理解和掌握使用。今天将自己的笔记分享出来,希望能帮助在这方面有需要的朋友。
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.
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。
参考函数:nuttx/mm/mm_heap/mm_realloc.c,其中缩小内存直接进入以下分支返回,可以看到返回的仍然是oldmem,内存地址不会改变
摘要:本文整理自 Flink Forward 2020 全球在线会议中文精华版,由 Apache Flink PMC 伍翀(云邪)分享,社区志愿者陈婧敏(清樾)整理。旨在帮助大家更好地理解 Flink SQL 引擎的工作原理。文章主要分为以下四部分:
前几天,Flink官方release了Flink1.10版本,这个版本有很多改动。比如:
flink 1.9之前的版本,对于Table API和SQL的底层实现结构如下图,可以看处流处理和批处理有各自独立的api (流处理DataStream,批处理DataSet)。而且有不同的执行计划解析过程,codegen过程也完全不一样,完全没有流批一体的概念,面向用户不太友好。
摘要:本文由网易 Java 技术专家吴良波分享,主要内容为 Apache Flink 在网易的实践,文章提纲如下:
不管是Ring0还是Ring3数据结构都是必须要知道的.数据结构是一种思想. 以及怎么存储数据. 跟语言无关.平台无关.
不熟悉流处理的同学可以关注下这两篇文章,什么是实时流式计算?https://mp.weixin.qq.com/s/1-rE6aayiDIK0dA0j_EG9w
对于技术人来说,最可怕的事在于:当技术每天都在更新,自己却没有学习的机会,于是轻易被抛弃……
目前 Flink 1.9 SQL 支持用户直接使用 SQL 语句创建 Kafka 数据源,这极大的方便了用户开发 Flink 实时任务,你可以像 Hive 一样,使用 Create Table 语句来创建 Kafka Source,同时在也可以使用 Select 语句,从这个表中读取数据,进行窗口、ETL等操作。本文主要讲解 Flink 1.9 SQL 创建 Kafka 的 SQL 语法使用,当然,使用这个功能的前提,是你选择使用 Blink Planner。
小编在去年之前分享过参与的实时数据平台的建设,关于实时数仓也进行过分享。客观的说,我们当时做不到批流一体,小编当时的方案是将实时消息数据每隔15分钟文件同步到离线数据平台,然后用同一套SQL代码进行离线入库操作。
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