3三、基于 Flink 的超大规模在线实时反欺诈系统 1、为什么选择 Flink？ Flink 开源项目是近一两年大数据处理领域冉冉升起的一颗新星。...基于 Flink 的超大规模在线实时反欺诈系统架构如下： 对于该套在线实时反欺诈系统的未来规划，玖富第一步会针对 Flink 技术本身，结合玖富在技术、场景等方面的积累，把基于 Flink 的超大规模在线实时反欺诈系统打造成一款数据产品...其次，玖富技术团队也会持续投入人力在系统的功能优化上，并把它做成一个开源的产品推向社区，让更多开发人员可以直接使用这个系统。...四、基于 Flink 的超大规模在线实时反欺诈系统的未来规划 对于该套在线实时反欺诈系统的未来规划，玖富第一步会针对 Flink 技术本身，结合玖富在技术、场景等方面的积累，把基于 Flink 的超大规模在线实时反欺诈系统打造成一款数据产品...其次，玖富技术团队也会持续投入人力在系统的功能优化上，并把它做成一个开源的产品推向社区，让更多开发人员可以直接使用这个系统。
Scala版本 import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment...; import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream...; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment...; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.util.Collector...; /** * Desc: 使用flink对指定窗口内的数据进行实时统计，最终把结果打印出来 * 先在node21机器上执行nc -l 9000 */ public class StreamingWindowWordCountJava
By 大数据技术与架构 场景描述：本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序，并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。...Apache Flink 是大数据领域又一新兴框架。它与 Spark 的不同之处在于，它是使用流式处理来模拟批量处理的，因此能够提供亚秒级的、符合 Exactly-once 语义的实时处理能力。...Flink 的使用场景之一是构建实时的数据通道，在不同的存储之间搬运和转换数据。...本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序，并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。 案例 ? 让我们来编写一个从 Kafka 抽取数据到 HDFS 的程序。...实时处理与检查点 Flink 的检查点机制是基于 Chandy-Lamport 算法的：Flink 会定时在数据流中安插轻量的标记信息（Barrier），将消息流切割成一组组记录；当某个算子处理完一组记录后
在实时计算 PV 信息时，用户短时间内重复点击并不会增加点击次数，基于此需求，我们需要对流式数据进行实时去重。...对于实时数据处理引擎 Flink 来说，除了上述方法外还可以通过 Flink SQL 方式或 Flink 状态管理的方式进行去重。 本文主要介绍基于 Flink 状态管理的方式进行实时去重。...有状态的操作有一些经典案例，比如说： 计算每分钟/小时/天的统计量等； 实时计算 PV、UV，需要维护目前已有的 PV、UV 信息； 实时更新机器学习模型，需要记住模型的参数； 我们在上一篇内容中介绍了如何计算分钟级的统计量...获取和更新状态的逻辑其实并不复杂，但流处理框架还需要解决以下几类问题： 数据的产出要保证实时性，延迟不能太高； 需要保证数据不丢不重，恰好计算一次，尤其是当状态数据非常大或者应用出现故障需要恢复时，要保证状态的计算不出任何错误...数据实时去重的所有情况，目前还只是单机处理，也不知道碰到大数据集会不会出现内存爆炸的情况。
场景描述：TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能，主要用来实时计算排行榜。流式的TopN可以使业务方在内存中按照某个统计指标（如出现次数）计算排名并快速出发出更新后的排行榜。...我们以统计词频为例展示一下如何快速开发一个计算TopN的flink程序。 关键词：Flink TopN TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能，主要用来实时计算排行榜。...flink支持各种各样的流数据接口作为数据的数据源，本次demo我们采用内置的socketTextStream作为数据数据源。
相关知识点比较多，详细文档见: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/stream/operators/joining.html...三、实战:实时对账实现 需求描述 有两个时间Event1、Event2,第一个字段是时间id，第二个字段是时间戳，需要对两者进行实时对账。...启动的是客户端 import java.text.SimpleDateFormat import org.apache.flink.api.common.state....{ValueState, ValueStateDescriptor} import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.KeyedCoProcessFunction...import org.apache.flink.streaming.api.scala.
官网提供的一个经典demo，该应用消费的消息来自维基百科，消息中包含了用户名对wiki的编辑情况，demo的官方资料地址：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release...：1.7； 运行模式：单机（官网称之为Local Flink Cluster）； Flink所在机器的操作系统：CentOS Linux release 7.5.1804； 开发环境JDK：1.8.0... flink-connector-wikiedits_2.11 ${flink.version}</version...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3; import...验证 Flink的安装和启动请参考《Flink1.7从安装到体验》； 我这边Flink所在机器的IP地址是192.168.1.103，因此用浏览器访问的Flink的web地址为：http://192.168.1.103
声明：本文作者刘力云，贝壳找房实时计算负责人。本文来自 2019 年 9 月 21 日 Flink Meetup 北京站贝壳找房 刘立云 的分享，所有内容版权归其个人及 Flink 中文社区所有。
假设有个需求需要实时计算商品的订单流失量，规则如下： 用户点击商品 A，但购买了同类商品 B，则商品 A 记为一次订单流失量； 点击商品 A 到购买同类商品 B 的有效时间窗口应该小于 12 个小时；...再举几个经典例子： 异常检测：打车计费后 12 小时还未结束订单；用户短时间内连续完成多个订单； 实时营销：用户在不同平台进行比价； 数据监控：检测某些指标，比如订单流失量。...看看在单个Pattern下，Flink CEP是如何匹配的。 2.1.1 各个API的用法 在学习 Flink CEP 的过程中，很容易找到相似的博文，文章中使用表格列举出了各个 API 的作用。...; import org.apache.flink.cep.CEP; import org.apache.flink.cep.nfa.aftermatch.AfterMatchSkipStrategy;...5.参考 《探索如何使用Flink CEP》 《Apache Flink CEP 实战》
对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说，产品上展示的实时数据，pv、uv、gmv等等，怎么知道这些数据是不是正确的呢？...二、实时数据统计方案 上述流程图描述了一般的实时数据计算流程，接收日志或者MQ到kafka，用Flink进行处理和计算，将最终计算结果存储在redis中，最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示...小李想了想，按照导师的思路开发如下的宽表加工方案： (1)用Flink将实时宽表数据存储至elasticsearch 将加工的宽表数据通过Flink写入es，这样可以得到所有数据的明细数据，拿着明细和其他数据提供方进行比对即可...(2)用Flink实时宽表数据存储至HDFS，通过Hive进行查询 但是有一些朋友可能会说，es对应的sql count、group by语法操作，非常复杂，况且也不是用来做线上服务，而只是用与对数，所以时效性也不需要完全考虑...因此可以考虑采用下图的方案，将加工的宽表通过Flink写入到HDFS，然后新建hive表进行关联HDFS数据进行关联查询。
用一个接地气的案例来介绍如何实时计算 UV 数据。...大家都知道，在 ToC 的互联网公司，UV 是一个很重要的指标，对于老板、商务、运营的及时决策会产生很大的影响，笔者在电商公司，目前主要的工作就是计算 UV、销售等各类实时数据，体验就特别深刻， 因此就用一个简单...demo 演示如何用 Flink SQL 消费 Kafka 中的 PV 数据，实时计算出 UV 指标后写入 Hbase。...hBaseOptions, hBaseWriteOptions); tEnv.registerTableSink("uv_index", hBaseSink); //step6 实时计算当天...SQL 统计 UV 的 case, 代码非常简单，只需要理清楚如何解析 Kafka 中数据，如何初始化 Table Schema，以及如何将表注册到 Flink中，即可使用 Flink SQL 完成各种复杂的实时数据统计类的业务需求
这句话说的不无道理，所以今天，就来讲一讲如何在一个版本不够的Windows电脑上学习 apache flink 知识。...基本配置 更多配置信息对学习 apache flink 没有起到帮助作用，在此不做过多讲述，如想了解更多，请参考Microsoft官方文档。
这一章从实际的需求TopN来学习Flink中的窗口知识。...在上一章代码中使用了timeWindow，使得我们可以操作Flink流中的一个时间段内的数据，这就引出了Flink中的"窗口"概念：在大多数场景下，数据流都是"无限的"，因引我们无法等待数据流终止后才进行一些统计计算...org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.scala.extensions._ import...import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.util.Collector...输入 之前的章节中，我们的输入是监听一个Socket地址读取数据(socketTextStream)，这些都是Flink内置简单的输入方式，而本质上Flink Stream的输入就是实现相应的接口来接收数据
关键词：Flink 指标对数 对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说，产品上展示的实时数据，pv、uv、gmv等等，怎么知道这些数据是不是正确的呢？...上述流程图描述了一般的实时数据计算流程，接收日志或者MQ到kafka，用Flink进行处理和计算，将最终计算结果存储在redis中，最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示。...小李想了想，按照导师的思路开发如下的宽表加工方案： (1)用Flink将实时宽表数据存储至elasticsearch ?...将加工的宽表数据通过Flink写入es，这样可以得到所有数据的明细数据，拿着明细和其他数据提供方进行比对即可。...(2)用Flink实时宽表数据存储至HDFS，通过Hive进行查询 但是有一些朋友可能会说，es对应的sql count、group by语法操作，非常复杂，况且也不是用来做线上服务，而只是用与对数，所以时效性也不需要完全考虑
实时即未来，这是Apache Flink的宣传语~ 的确，实时这个名词在现代这个科技社会越来越重要，仅以此篇文章记录我的Apache Flink实践学习过程~ 实时计算Apache Flink实践学习(...Flink: 最活跃的Apache项目之一 自2014年Flink贡献给开源社区之后，其发展非常迅速。...在2019年，国内已经有大量的本土互联网公司如Tencent腾讯、Alibaba Group、字节跳动开始采用Apache Flink作为主流的实时计算解决方案。...Apache Flink的未来 如今，Flink 的主要应用场景基本上还是数据分析，尤其是实时数据分析。...Flink 本质上是一款流式数据处理引擎，覆盖的场景主要是实时数据分析、实时风控、实时 ETL 处理等。未来，社区希望 Flink演化成为统一的数据引擎。
背景 zeppelin不提供per job模式 实时平台开发周期长 基于zeppelin开发一个简易实时平台 开发zeppelin Interpreter 提交sql任务 提交jar任务 背景 随着...所以很多公司都会开发一个自己的实时流式任务计算平台，可以实现使用sql或者jar的方式通过平台来提交任务到集群，避免了底层一些复杂的操作，使一些只会sql的人也能开发flink任务。...实时平台开发周期长 但是开发一个实时计算平台其实是相对比较复杂的，它需要有前端的写sql的页面，后端的提交逻辑，以及前后端的交互等等。...所以我的想法是既然zeppelin已经提供了我们做一个实时平台的很多的功能，比如写sql的页面、前后端交互、提交任务、获取任务的状态等等，那么我们是不是可以用zeppelin来开发一个简化版的实时计算平台呢...基于zeppelin开发一个简易实时平台 今天我们谈谈怎么通过zeppelin来实现一个简易的实时平台，目的是可以把flink的sql和jar的流式任务以per job的方式提交到yarn集群。
平时我们都是用过电商平台购买商品，当我们购买某个商品之后会有提示购买成功或者失败，那么这玩意在系统后台是如何处理订单的实时对账呢？
往期推荐： Flink基础：入门介绍 Flink基础：DataStream API Flink深入浅出：资源管理 Flink深入浅出：部署模式 Flink深入浅出：内存模型 Flink深入浅出：JDBC...Source从理论到实战 Flink深入浅出：Sql Gateway源码分析 Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析 Flink的经典使用场景是ETL，即Extract抽取、Transform...对于每个接口，Flink都提供了对应的Rich方法。...Flink支持几种不同类型的状态，最简单的一种是valueState。对于每个key，flink都为它保存一个对象，在上面的例子中对象是Boolean。...典型的场景是Flink读取Kafka时记录的offset信息。 4 连接流 大部分场景中Flink都是接收一个数据流输出一个数据流，类似管道式的处理数据： ?
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