上一篇 【Flink】第十篇:join 之 regular join 验证了Flink SQL中的regular join的一些设计逻辑。
目前开发Flink的方式有很多,一般来说都是开发同学写JAVA/SCALA/PYTHON项目,然后提交到集群上运行。这种做法较为灵活,因为你在代码里面可以写任务东西,什么维表JOIN、参数调优,都能很轻松的搞定。但是对开发同学的要求较高,有一定的学习成本。比如有些同学擅长JAVA,有些擅长PYTHON,而在我们的项目开发过程中,是不会允许多种语言共存的,一般来说都是选择JAVA作为我们的开发语言,那么,对于擅长PYTHON的同学来说,再从头开始攀爬JAVA这座大山,而且还得短期能够熟练使用,无疑是难上加难。
最近flink真是风生水起,但是浪院长看来这不过是阿里错过了创造spark影响力之后,想要在flink领域创建绝对的影响力。但是,不可否认flink在实时领域确实目前来看独树一帜,当然也有它不适合的地方,比如今天要推荐的第一个基于flink开发的项目,流表和维表的join,还有很多地方还是用spark streaming更合适,但是整体的流处理而言flink确实很优秀,虽然目前测出了一些bug,后面会发文说明一下flink开发时候常见的坑和已有的自身bug。接下来转入正题。
Flink 作为流式数据处理框架的领跑者,在吞吐量、时延、准确型、容错性等方面都有优异的表现。在 API 方面,它为用户提供了较底层的 DataStream API,也推出了 Table API 和 SQL 等编程接口。特别来看,SQL 以其易用、易迁移的特点,深受广大用户的欢迎。
作者:董伟柯,腾讯 CSIG 高级工程师 综述 Flink 作为流式数据处理框架的领跑者,在吞吐量、时延、准确型、容错性等方面都有优异的表现。在 API 方面,它为用户提供了较底层的 DataStream API,也推出了 Table API 和 SQL 等编程接口。特别来看,SQL 以其易用、易迁移的特点,深受广大用户的欢迎。 在常见的数据分析场景中,JOIN(关联)操作是一项很有挑战性的工作,因为它涉及到左右两个表(流)的状态匹配,对内存的压力较大;而相比恒定的批数据而言,流数据更加难以预测,例如数据可
最近再调研业界一些计算引擎的 Semi / Anti Join 的实现方式,刚好对 Flink Semi / Anti Join 的实现方式进行了研究,通过对 Flink SemiAntiJoinTest 的单测以及源码的 Debug,目前整体对 Flink 实现 Semi / Anti Join 的原理有一定理解,所以这里整体做一个总结,同时也帮助大家对于 Flink 有个更好的理解。
本篇介绍一个特殊的JOIN,那就是JOIN LATERAL。JOIN LATERAL为什么特殊呢,直观说因为JOIN的右边不是一个实际的物理表,而是一个VIEW或者Table-valued Funciton。如下图所示:
本篇重点向大家介绍了一种新的JOIN类型 - JOIN LATERAL。并向大家介绍了SQL Server中对LATERAL的支持方式,详细分析了JOIN LATERAL和INNER JOIN的区别与联系,最后切入到Apache Flink中,以UDTF示例说明了Apache Flink中对JOIN LATERAL的支持,后续篇章会介绍Apache Flink中另一种使用LATERAL的场景,就是Temporal JION,Temporal JION也是一种新的JOIN类型。
摘要:本文整理自 Apache Flink PMC 李劲松(之信)在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。主要内容包括:
数据流操作的另一个常见需求是对两条数据流中的事件进行联结(connect)或Join。Flink DataStream API中内置有两个可以根据时间条件对数据流进行Join的算子:基于间隔的Join和基于窗口的Join。本节我们会对它们进行介绍。
BIGO 是一家面向海外的以短视频直播业务为主的公司, 目前公司的主要业务包括 BigoLive (全球直播服务),Likee (短视频创作分享平台),IMO (免费通信工具) 三部分,在全球范围内拥有 4 亿用户。伴随着业务的发展,对数据平台处理能力的要求也是越来越高,平台所面临的问题也是日益凸显,接下来将介绍 BIGO 大数据平台及其所面临的问题。BIGO 大数据平台的数据流转图如下所示:
每篇会讨论一种Flink SQL的join方式,其实已经在之前写过两篇用upsert-kafka做temporal join的文章,但是限于当时对于Flink SQL、CDC、撤回语义等的认知水平有限,并且时间仓促,写的不尽如人意。
废话不多说,咱们先直接上本文的目录和结论,小伙伴可以先看结论快速了解博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助:
大家好,我是老羊,本文主要是整理博主收集的 Flink 高频面试题。之后每周都会有一篇。
作者:龙逸尘,腾讯 CSIG 高级工程师 背景介绍 维表(Dimension Table)是来自数仓建模的概念。在数仓模型中,事实表(Fact Table)是指存储有事实记录的表,如系统日志、销售记录等,而维表是与事实表相对应的一种表,它保存了事实表中指定属性的相关详细信息,可以跟事实表做关联;相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。 在实际生产中,我们经常会有这样的需求,以原始数据流作为基础,关联大量的外部表来补充一些属性。例如,在订单数据中希望能获取订单收货人所在市区的名称。一
导语 | 随着互联网场景的不断深化发展,业务实时化趋势越来越强,要求也越来越高。特别是在广告推荐、实时大屏监控、实时风控、实时数仓等各业务领域,实时计算已经成为了不可或缺的一环。在大数据技术的不断发展的过程中,Flink已经成为实时计算的工业标准,越来越多的公司正在使用 Flink作为自己实时计算的工具。本文由腾讯云实时计算Oceanus专家工程师杜立在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《实时流式计算实践与优化》演讲分享整理而成,为大家详尽介
场景描述:Flink是标准的实时处理引擎,而且Spark的两个模块Spark Streaming和Structured Streaming都是基于微批处理的,不过现在Spark Streaming已经非常稳定基本都没有更新了,然后重点移到spark sql和structured Streaming了。
JOIN 算子是数据处理的核心算子,前面我们在《Apache Flink 漫谈系列(09) - JOIN 算子》介绍了UnBounded的双流JOIN,在《Apache Flink 漫谈系列(10) - JOIN LATERAL》介绍了单流与UDTF的JOIN操作,在《Apache Flink 漫谈系列(11) - Temporal Table JOIN》又介绍了单流与版本表的JOIN,本篇将介绍在UnBounded数据流上按时间维度进行数据划分进行JOIN操作 - Time Interval(Time-windowed)JOIN, 后面我们叫做Interval JOIN。
本文来自9月1日在成都举行的Apache Flink China Meetup,分享来自于云邪。
对于用户只需要表达我想要什么,具体处理逻辑交给框架,系统处理,用户无需关心,对于一些非专业的开发人员有了解 sql,并且 sql 相对我们学习 java,c 等语言更简单,学习成本更低,如果跨团队,或者非大数据开发人员,也可以通过 sql 来进行 flink 任务的开发
Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。
前面章节我们介绍了Flink中对各种JOIN的支持,那么想想下面的查询需求之前介绍的JOIN能否满足?需求描述如下:
PS: 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。
随着互联网飞速发展,企业业务种类会越来越多,业务数据量会越来越大,当发展到一定规模时,传统的数据存储结构逐渐无法满足企业需求,实时数据仓库就变成了一个必要的基础服务。以维表 Join 为例,数据在业务数据源中以范式表的形式存储,在分析时需要做大量的 Join 操作,降低性能。如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成 Join,那么分析时就无需再次 Join,从而提升查询性能。
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators/joining.html
在 Flink 作业中,无论是 SQL 还是 JAR 模式,常常会直接或者间接地使用到状态(State)。当 Flink 进行快照时,用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中,以供后续的崩溃恢复。 Flink 的状态分为 Operator State 和 Keyed State,而 Keyed State 又可以分为 ValueState、MapState、ListState、AggregatingState、MergingState、ReducingState 等多种类型。此外,这些林林总总的状态又有
Flink使用HiveCatalog可以通过批或者流的方式来处理Hive中的表。这就意味着Flink既可以作为Hive的一个批处理引擎,也可以通过流处理的方式来读写Hive中的表,从而为实时数仓的应用和流批一体的落地实践奠定了坚实的基础。本文将以Flink1.12为例,介绍Flink集成Hive的另外一个非常重要的方面——Hive维表JOIN(Temporal Table Join)与Flink读写Hive表的方式。以下是全文,希望本文对你有所帮助。
可以发现 Inner Interval Join 和其他三种 Outer Interval Join 的区别在于,Outer 在随着时间推移的过程中,如果有数据过期了之后,会根据是否是 Outer 将没有 Join 到的数据也给输出。
在 Flink 作业中,无论是 SQL 还是 JAR 模式,常常会直接或者间接地使用到状态(State)。当 Flink 进行快照时,用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中,以供后续的崩溃恢复。
flink join,Flink是下一代大数据计算平台,可处理流计算和批量计算。《Flink-1.9流计算开发:十五、join函数》cosmozhu写的本系列文章的第十五篇。通过简单的DEMO来演示join函数执行的效果 。
我们知道在流计算场景中,数据是源源不断的流入的,数据流永远不会结束,那么计算就永远不会结束,如果计算永远不会结束的话,那么计算结果何时输出呢?本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
SQL是数据处理中使用最广泛的语言。它允许用户简明扼要地声明他们的业务逻辑。大数据批计算使用SQL很常见,但是支持SQL的实时计算并不多。其实,用SQL开发实时任务可以极大降低数据开发的门槛,在袋鼠云数栈-实时计算模块,我们决定实现完全SQL化。
flink这个框架在逐步变为流处理的主流。本文,我们将针对flink性能调优讲四种不同的方法。
Flink 是一个复杂的框架,并提供了许多方法来调整其执行。在本文中,我将展示四种不同的方法来提高 Flink 应用程序的性能。如果你不熟悉 Flink,你可以阅读其他介绍性的文章,比如这个,这个和这个。如果你已经熟悉 Apache Flink,本文将帮助你更快地创建应用程序。
【Flink】第四篇:【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
摘要:实际问题 我们知道在流计算场景中,数据是源源不断的流入的,数据流永远不会结束,那么计算就永远不会结束,如果计算永远不会结束的话,那么计算结果何时输出呢?本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
学习了 apache calcite,基本上把 apache calcite 的官网看了一遍,也写了几个小例子,现在该分析一下 Flink SQL 的执行过程了,其中关于 apache calcite 的部分不深究,因为 apache calcite 有些复杂,真的要了解清楚需要大量时间,本次还是聚焦 Flink.
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持10PB以上的超大数据集。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java
摘要:本文由腾讯高级工程师杜立分享,主要介绍腾讯实时计算平台针对 Flink SQL 所做的优化,内容包括:
批处理经常要解决的问题是将两个数据源做关联Join操作。比如,很多手机APP都有一个用户数据源User,同时APP会记录用户的行为,我们称之为Behavior,两个表按照userId来进行Join。在流处理场景下,Flink也支持了Join,只不过Flink是在一个时间窗口上来进行两个表的Join。
【Flink】第十二篇:记kudu-connector写CDC数据的-D数据时,报主键不存在的异常
本文作者:张茄子,来源于专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/59643962
flink sql 知其所以然(十四):维表 join 的性能优化之路(上)附源码
上一篇《JOIN算子》我们对最常见的JOIN做了详尽的分析,本篇介绍一个特殊的JOIN,那就是JOIN LATERAL。JOIN LATERAL为什么特殊呢,直观说因为JOIN的右边不是一个实际的物理表,而是一个VIEW或者Table-valued Funciton。如下图所示
1. 博主会阐明博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助,让小伙伴萌能直观明白博主的心思
SQL和Table API是Apache Flink中的同一层次的API抽象,如下图所示:
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