展开

关键词

Flink学习——Flink概述

介绍了下Flink的架构、组件以及组件的相关功能 Flink概述 1.Flink架构 ? 拓展库:Flink 还包括用于复杂事件处理,机器学习,图形处理和 Apache Storm 兼容性的专用代码库。 2.Flink组件 Flink工作原理 Job Managers、Task Managers、客户端(Clients) ? Flink程序需要提交给Client。 Slot的个数就代表了一个Flink程序的最高并行度,简化了性能调优的过程 允许多个Task共享Slot,提升了资源利用率 默认情况下,Flink 允许 subtasks 共享 slots,即使它们是不同 参考 Flink 基本工作原理 分布式运行时环境

46820

Flink学习——Flink编程结构

介绍了Flink的程序结构 Flink程序结构 概述 任何程序都是需要有输入、处理、输出。 那么Flink同样也是,Flink专业术语对应Source,map,Sink。而在进行这些操作前,需要根据需求初始化运行环境 执行环境 Flink 执行模式分为两种,一个是流处理、另一个是批处理。 再选择好执行模式后,为了开始编写Flink程序,需要根据需求创建一个执行环境。 否则,如果正在执行JAR,则Flink集群管理器将以分布式方式执行该程序。 Sink DataSet Data Sink 参考 Flink程序结构

36710
  • 广告
    关闭

    什么是世界上最好的编程语言?丨云托管征文活动

    代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Flink学习笔记:2、Flink介绍

    of Flink that is, Flink’s streaming API. Flink的最新版本重点支持批处理,流处理,图形处理,机器学习等各种功能.Flink 0.7引入了Flink最重要的特性,即Flink的流媒体API。 最初版本只有Java API。 Flink的分布式轻量级快照机制有助于实现高度的容错性。它允许Flink提供高吞吐量性能和保证交付。 Flink为批处理和流数据处理提供API。所以一旦你建立了Flink的环境,它可以容易地托管流和批处理应用程序。事实上,Flink的工作原理是流式处理,并将批处理视为流式处理的特例。 Flink有一套丰富的库来做机器学习,图形处理,关系数据处理等等。由于其架构,执行复杂事件处理和警报非常容易。我们将在随后的章节中看到更多关于这些库的信息。

    65850

    flink学习-DataSink学习

    sink的意思就是存储的意思,在flink流计算框架中,在获取流进行相应的数据转换和处理之后的下一步就是数据的存储了。一般就是存储到es,mysql,kafka等相应的存储数据系统中。

    45500

    Flink学习笔记(2) -- Flink部署

    /apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz Ⅲ、local模式快速安装启动   (1)解压:tar -zxvf flink 节点,flink会自动把任务调度到其它节点执行 3、Flink on Yarn模式部署和解析 Ⅰ、依赖环境   至少hadoop2.2   hdfs & yarn Ⅱ、Flink on Yarn 的两种使用方式 Flink on Yarn的两种运行方式:   第一种【yarn-session.sh(开辟资源)+flink run(提交任务)】     启动一个一直运行的flink集群     . /bin/flink run . 4、Flink HA -- JobManager HA   jobManager协调每个flink任务部署。它负责任务调度和资源管理。

    36330

    flink学习-DataSourse学习

    Flink 做为一款流式计算框架,它可用来做批处理,即处理静态的数据集、历史的数据集;也可以用来做流处理,即实时的处理些实时数据流,实时的产生数据流结果,只要数据源源不断的过来,Flink 就能够一直计算下去 Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 来为你的程序添加数据来源。 Flink 已经提供了若干实现好了的 source functions,当然你也可以通过实现 SourceFunction 来自定义非并行的 source 或者实现 ParallelSourceFunction

    31100

    flink学习笔记

    flink的一些学习笔记,将在github上持续更新 https://github.com/pierre94/flink-notes 一、技术博客索引 Flink中文官方文档 综合类,中文,不全 Flink 官方博客读文档永远是学习的首选方向 Flink中文社区ververicaFlink中文社区,大量学习资料和视频 JarkWu的博客Flink committer,主要是Flink SQL方向 VinoYang Redis Kerberos (项目包含hadoop思维导图 印象笔记 Scala版本简单demo 常用工具类 去敏后的train code,适合入门学习 zhisheng17的flink博客含 Flink 入门、概念、原理、实战、性能调优、源码解析等内容,适合入门学习。 ---待补充 3、比赛 Apache Flink极客挑战赛——Flink TPC-DS性能优化 Apache Flink极客挑战赛——垃圾图片分类 补充中…… 三、学习书籍 《追源索骥:透过源码看懂Flink

    88941

    Flink学习笔记

    Flink 初探 设计架构 Flink是一个分层的架构系统,每一层所包含的组件都提供了特定的抽象,用来服务于上层组件,Flink的分层体现有四层,分别是Deploy层、core层、API层/Libraries 层,其中Deploy层主要涉及的是Flink的部署模式及同资源调度组件的交互模式,Core层提供了支持Flink计算的全部核心实现,API层/Libraries层提供了Flink的API接口和基于API 面向流处理支持:CEP(复杂事件处理)、SQL-like的操作(基于Table的关系操作);面向批处理支持:FlinkML(机器学习库)、Gelly(图处理)。 Flink on yarn Flink支持增量迭代,具有对迭代自行优化的功能,因此在on yarn上提交的任务性能略好于 Spark,Flink提供2种方式在yarn上提交任务:启动1个一直运行的 Yarn 分离模式:通过命令yarn-session.sh的启动方式本质上是在yarn集群上启动一个flink集群,由yarn预先给flink集群分配若干个container,在yarn的界面上只能看到一个Flink

    28510

    Flink学习记录

    Flink笔记 1.数据集类型 有界数据集:具有时间边界,在处理过程中数据一定会在某个时间范围内起始和结束。提供DataSet API 无界数据集: 数据从一开始就一直持续产生的。 提供DataStream API 2.Flink编程接口 Flink SQL Table API:在内存中的DataSet和DataStream基础上加上Schema信息,将数据类型抽象成表结构 DataStream 程序触发 调用ExecutionEnvironment的execute() 4.数据类型 原生数据类型 Tuple2元组类型 Scala case class类型 POJOs类型:复杂数据结构类型 Flink

    30520

    Flink学习笔记(3) -- Flink API解析

    1、Flink DataStreamAPI Ⅰ、DataStream API 之 Data Sources部分详解   source是程序的数据源输入,你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource flink提供了大量的已经实现好的source方法,你也可以自定义source   通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source,或者你也可以通过实现ParallelSourceFunction 2、Flink DataSetAPI Ⅰ、DataSet API之Data Sources部分详解 ? Ⅱ、DataSet API之Transformations部分详解 ? ? ? 3、Flink Table API & SQL   Flink针对流处理和批处理提供了相关的API-Table API和SQL。    https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/table/ ? 4、Flink 支持的DataType和序列化 ? ?

    16910

    Flink学习笔记:1、Flink快速入门

    官方文档:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/quickstart/setup_quickstart.html flink /apache/flink/flink-1.3.2/flink-1.3.2-bin-hadoop27-scala_2.10.tgz [root@centos ~]# wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn /apache/flink/flink-1.3.2/flink-1.3.2-bin-hadoop27-scala_2.10.tgz Resolving mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn -1.3.2]# tail -f log/flink-*-jobmanager-*.out hello: 1 hello,flink : 1 bye : 1 (6)停止 Flink [root@node1 [root@node1 flink-1.3.2]# 1.3 阅读样例源码 https://github.com/apache/flink/blob/master/flink-examples/flink-examples-streaming

    1.8K100

    Flink学习笔记(1) -- Flink入门介绍

    目录 1、Flink简介 2、Flink架构图 3、Flink基本组件介绍 4、Flink的流处理与批处理 5、Flink应用场景分析 6、Flink\Storm\SparkStreaming的比较 7 、Flink入门案例 – WordCount 8、Flink scala shell代码调试 1、Flink简介 ?    3、Flink基本组件介绍 ? Flink WordCount 实时处理 Scala版本代码: ? Flink WordCount 批处理 Java版本代码: ? Flink WordCount 批处理 Scala版本代码: ? 看到这里的,需要深入学习的可以看剩下的帖子,总共有八章节。

    21020

    Flink入门学习笔记

    离线处理代码如下:import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironmentimport org.apache.flink.api.scala. org.apache.flink.api.scala. 导入flink-redis依赖:<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-redis -- flink-table&sql --><dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-table< org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Timeimport org.apache.flink.table.api.Tableimport org.apache.flink.types.Row

    10130

    Flink学习笔记(9)-Table API 和 Flink SQL

    一、Table API 和 Flink SQL 是什么? • Flink 对批处理和流处理,提供了统一的上层 API • Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询API,它允许以非常直观的方式组合来自一些关系运算符的查询 • Flink inputTable ...") // 将结果表写入输出表中 result.insertInto("outputTable") 三、 创建 TableEnvironment   创建表的执行环境,需要将 flink 流处理的执行环境传入 val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)   TableEnvironment 是 flink 中集成 Table 为了定义一个表函数,必须扩展org.apache.flink.table.functions中的基类TableFunction并实现(一个或多个)求值方法。

    7810

    Flink CEP学习线路指导1:Flink CEP入门

    也就是我们按照下面线路来学习: 1.首先认识Flink CEP 2.Flink CEP原理机制 3.Flink CEP编程 通过上面三部分,我们来学习Flink CEP。 Flink CEP一个复杂事件处理库,它和机器学习库是一样的,也就是Flink CEP是Flink的一个分支,跟机器学习一样是Flink的一个分支。下面是官网的截图,大家可以参考。 ? 下面关于Flink CEP SQL仅供参考 彻底明白Flink系统学习29-1:【Flink1.7】流概念之模式检测 https://www.aboutyun.com/forum.php? mod=viewthread&tid=26674 彻底明白Flink系统学习29-2:【Flink1.7】流概念之模式检测 https://www.aboutyun.com/forum.php? 上面我们就可以看到他们的不同,当然可能因为我们对于CEP查找匹配还不够了解,那么我们可以继续往下学习Flink CEP图 ? Flink streaming图 ?

    1.3K20

    Flink学习笔记(8) -- Flink Kafka-Connector详解

    Kafka中的partition机制和Flink的并行度机制深度结合   Kafka可以作为Flink的source和sink   任务失败,通过设置kafka的offset来恢复应用 ? 当job失败重启的时候,Flink会从最近一次的checkpoint中进行恢复数据,重新消费kafka中的数据。    如果Flink开启了checkpoint,针对FlinkKafkaProducer09 和FlinkKafkaProducer010 可以提供 at-least-once的语义,还需要配置下面两个参数: 如果Flink开启了checkpoint,针对FlinkKafkaProducer011 就可以提供 exactly-once的语义,但是需要选择具体的语义: Semantic.NONE Semantic.AT_LEAST_ONCE 具体的可以参考官方文档 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/connectors/kafka.html ?

    27020

    Flink学习笔记(7) -- Flink 并行度详解(Parallel)

    Flink的每个TaskManager为集群提供slot。 slot的数量通常与每个TaskManager节点的可用CPU内核数成比例。一般情况下你的slot数是你每个节点的cpu的核数。 ? ? 一个Flink程序由多个任务组成(source、transformation和 sink)。 一个任务由多个并行的实例(线程)来执行, 一个任务的并行实例(线程)数目就被称为该任务的并行度。 ? ? 并行度可以在客户端将job提交到Flink时设定。   对于CLI客户端,可以通过-p参数指定并行度 ./bin/flink run -p 10 WordCount-java.jar ?    在系统级可以通过设置flink-conf.yaml文件中的parallelism.default属性来指定所有执行环境的默认并行度 ?

    57420

    Flink学习笔记(6) -- Flink Window和Time详解

    Ingestion time:事件进入Flink的时间。 Processing Time:事件被处理时当前系统的时间。 ? ? ?    Flink中,默认Time类似是ProcessingTime,可以在代码中设置; ? ? 在使用eventTime的时候如何处理乱序数据?    Flink应该如何设置最大乱序时间?   这个要结合自己的业务以及数据情况去设置。 对于严重乱序的数据,需要严格统计数据最大延迟时间,才能保证计算的数据准确,延时设置太小会影响数据准确性,延时设置太大不仅影响数据的实时性,更加会加重Flink作业的负担,不是对eventTime要求特别严格的数据

    21110

    Flink学习笔记(5) -- Flink 状态(State)管理与恢复

    Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能,它能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator/task的状态来生成快照,从而将这些状态数据定期持久化存储下来,当Flink程序一旦意外崩溃时 默认的重启策略可以通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 指定。配置参数 restart-strategy 定义了哪个策略被使用。 默认情况下,如果设置了Checkpoint选项,则Flink只保留最近成功生成的1个Checkpoint,而当Flink程序失败时,可以从最近的这个Checkpoint来进行恢复。 Flink可以支持保留多个Checkpoint,需要在Flink的配置文件conf/flink-conf.yaml中,添加如下配置,指定最多需要保存Checkpoint的个数; state.checkpoints.num-retained /flink savepoint jobId [targetDirectory] [-yid yarnAppId]【针对on yarn模式需要指定-yid参数】 bin/flink cancel

    80520

    相关产品

    • 联邦学习

      联邦学习

      联邦学习(Federated Learning,FL)联邦学习为客户提供一种能保护自有数据,通过远程操作以及低成本快速迭代的联合建模服务。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券