实现批处理的技术许许多多，从各种关系型数据库的sql处理，到大数据领域的MapReduce，Hive，Spark等等。这些都是处理有限数据流的经典方式。...在流处理引擎之上，Flink 有以下机制： 检查点机制和状态机制：用于实现容错、有状态的处理； 水印机制：用于实现事件时钟； 窗口和触发器：用于限制计算范围，并定义呈现结果的时间。...在同一个流处理引擎之上，Flink 还存在另一套机制，用于实现高效的批处理。...Table API / SQL 正在以流批统一的方式成为分析型用例的主要 API。 DataStream API 是数据驱动应用程序和数据管道的主要API。...相反，MapReduce、Tez 和 Spark 是基于批的，这意味着数据在通过网络传输之前必须先被写入磁盘。该测试说明，在使用Flink 时，系统空闲时间和磁盘访问操作更少。
4 月 2 日，我司 CEO 郭斯杰受邀在 Flink Forward San Francisco 2019 大会上发表演讲，介绍了 Flink 和 Pulsar 在批流应用程序的融合情况。...在对数据流的看法上，Flink 区分了有界和无界数据流之间的批处理和流处理，并假设对于批处理工作负载数据流是有限的，具有开始和结束。...例如，在 Flink DataStream 应用程序中，Pulsar 可以作为流数据源和流接收器。...对应用程序在数据和计算级别如何处理数据的视图基本一致，将“批”作为“流”的特殊情况进行“流式优先”处理。...通过 Pulsar 的 Segmented Streams 方法和 Flink 在一个框架下统一批处理和流处理工作负载的几个步骤，可以应用多种方法融合两种技术，提供大规模的弹性数据处理。
Flink批和流案例总结 关于Flink 批数据处理和流式数据处理案例有以下几个点需要注意： 一、Flink程序编写流程总结 编写Flink代码要符合一定的流程，Flink代码编写流程如下： a....三、Flink批和流 Java 和 Scala导入包不同 在编写Flink Java api代码和Flink Scala api代码处理批或者流数据时，引入的ExecutionEnvironment或StreamExecutionEnvironment...七、批和流对数据进行分组方法不同 批和流处理中都是通过readTextFile来读取数据文件，对数据进行转换处理后，Flink批处理过程中通过groupBy指定按照什么规则进行数据分组,groupBy中可以根据字段位置指定...八、关于DataSet Api (Legacy)软弃用 Flink架构可以处理批和流，Flink 批处理数据需要使用到Flink中的DataSet API，此API 主要是支持Flink针对批数据进行操作...，本质上Flink处理批数据也是看成一种特殊的流处理（有界流），所以没有必要分成批和流两套API，从Flink1.12版本往后，Dataset API 已经标记为Legacy(已过时)，已被官方软弃用，
Flink 的一点历史 Cloudera Steaming Analytics 由 Apache Flink 提供支持，包括 SQL Stream Builder 和核心 Flink 引擎。...SQL Stream Builder 满足有界查询 与 Flink 本身相比，SQL Stream Builder 最初是作为一个纯粹的流接口。...SSB 一直能够加入多个数据流，但现在它也可以通过批处理源进行丰富。 数据定义语言 (DDL) 新功能的核心是将 Flink DDL 并入 SSB。...我们用来自 (b) 的员工数据丰富了流 (a)。我们利用 Flink 语法为表指定时间（proctime()），并指定一个连接键。...实时制造能力——在制造中，能够无缝地处理来自整个企业的数据源，然后实现仪表板的视图可以消除浪费、控制成本并提高质量。
版本日期备注1.02022.3.16文章首发0.背景：Dataflow之前在Dataflow相关的论文发表前，大家都往往认为需要两套API来实现流计算和批计算，典型的实现便是Lambda架构。...Flink的实现Flink比起其他的流处理框架，更优在两点：遵循Dataflow模型，在编程模型上统一流批一体改进Chandy-Lamport算法，以更低的代价保证精准一次的实现1.1 编程模型统一的背后编程模型的统一具体体现在...剩下的问题：数据来源不统一上述流批衔接的前提是数据源被分为了流数据源和批数据源。那么口径便是不统一的，这会带来一些对接成本。...另外，Pravega这种以流批一体存储为设计目标的软件可能也是解决方案之一。3. 小结在本文中，笔者和大家一起了解了流批一体的来源，以及Flink社区在流批一体中做出的努力。...此外，我们也看到了有些问题并不是Flink这个框架可以解决的，需要整个大数据生态来一起演进，走向流批一体。在文章的最后，感谢余空同学的交流与指导，我们一起写出了这篇文章。
版本 日期 备注 1.0 2022.3.16 文章首发 0.背景：Dataflow之前 在Dataflow相关的论文发表前，大家都往往认为需要两套API来实现流计算和批计算，典型的实现便是Lambda...Flink的实现 Flink比起其他的流处理框架，更优在两点： 遵循Dataflow模型，在编程模型上统一流批一体 改进Chandy-Lamport算法，以更低的代价保证精准一次的实现 1.1 编程模型统一的背后...剩下的问题：数据来源不统一 上述流批衔接的前提是数据源被分为了流数据源和批数据源。那么口径便是不统一的，这会带来一些对接成本。...另外，Pravega这种以流批一体存储为设计目标的软件可能也是解决方案之一。 3. 小结 在本文中，笔者和大家一起了解了流批一体的来源，以及Flink社区在流批一体中做出的努力。...此外，我们也看到了有些问题并不是Flink这个框架可以解决的，需要整个大数据生态来一起演进，走向流批一体。 在文章的最后，感谢余空同学的交流与指导，我们一起写出了这篇文章。
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。...Flink读取Hive表 Flink支持以批处理(Batch)和流处理(Streaming)的方式读取Hive中的表。...另外，该参数配置不宜过短 ，最短是1 个小时，因为目前的实现是每个 task 都会查询 metastore，高频的查可能会对metastore 产生过大的压力。...一篇文章带你深入理解FlinkSQL中的窗口 一篇文章带你深入了解Flink SQL流处理中的特殊概念 一篇文章让深入理解Flink SQL 时间特性
平台在流批一体上的建设和演进 Tips：点击「阅读原文」免费领取 5000CU*小时 Flink 云资源 01 流批一体在 Shopee 的应用场景 首先，先来了解一下 Flink 在 Shopee...在这类 Lambda 架构中，Flink 流批一体主要带来的优势是实现计算统一。通过计算统一去降低用户的开发及维护成本，解决两套系统中计算逻辑和数据口径不一致的问题。...这种方案的好处很明显，它实现了部分的流批一体：Flink 统一的引擎，Hudi 提供统一的存储。...上面介绍的都是 Shopee 内部流批一体应用场景的一些例子，我们内部还有很多团队也正在尝试 Flink 的流批一体，未来会使用的更广泛。...我们会加大 Flink 批任务的推广，探索更多流批一体的业务场景。同时跟社区一起，在合适的场景下，加速用户向 SQL 和流批一体的转型。
Flink SQL 是 Flink 的核心模块之一。作为一个分布式的 SQL 查询引擎。Flink SQL 提供了各种异构数据源的联合查询。...当前 Flink 内置了 Postgres 的 catalog 实现，使用下面的代码配置 JDBC catalog: CREATE CATALOG mypg WITH( 'type' = 'jdbc...', 'base-url' = '...' ); USE CATALOG mypg; 用户也可以实现 JDBCCatalog 接口定制其他数据库的 catalog ~ 详情参见：https:/...用户可以使用流行的 python 库例如 Pandas、Numpy 来实现向量化的 python UDF。用户只需在装饰器 udf 中添加额外的参数 udf_type="pandas" 即可。...，易用性仍然是 Flink SQL 的核心主题，比如 schema 的易用性增强，Descriptor API 简化以及更丰富的流 DDL 将会是努力的方向，让我们拭目以待 ~
本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时，重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。...目录： 1.SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性介绍 2.基于SparkSQL-Flow的批量分析框架 3.基于SparkStreaming SQL模式的流式处理支持 4.对于批流一体化...ETL的思考 一、SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性介绍 关于流和批的一些争论 对于广泛使用的Spark和新秀Flink，对于批和流实现方式上，以及在论坛和一些文章上，对批和流都有不同看法...Spark 和 Flink 都能够支持批和流两种概念。只不过像 Flink，其原生就是为流而生，所以在流处理上更自然。...四、对于批流一体化ETL的思考 Kettle ETL 工具 提到 ETL 不得不提 Kettle。批、流、数据源、多样性 大多数设计的ETL工具在他面前都相形见绌。
day02_流批一体API 今日目标 流处理概念（理解） 程序结构之数据源Source（掌握） 程序结构之数据转换Transformation（掌握） 程序结构之数据落地Sink（掌握） Flink连接器...Connectors（理解） 流处理概念 数据的时效性 强调的是数据的处理时效 网站的数据访问，被爬虫爬取 流处理和批处理 流处理是无界的 窗口操作来划分数据的边界进行计算 批处理是有界的...在Flink1.12时支持流批一体 既支持流处理也支持批处理。...分流 将一个数据流分成多个数据流 spit或 outputTag 案例 对流数据中的单词进行统计，排除敏感词heihei package cn.itcast.sz22.day02; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types...union 相同的数据类型进行流合并 案例 需求： 将两个String类型的流进行union 将一个String类型和一个Long类型的流进行connect import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode
例如，多个流可以通过 Union、Join 或 Connect 等操作合到一起。这些操作合并的逻辑不同，但是它们最终都会产生了一个新的统一的流，从而可以进行一些跨流的操作。...l最后， DataStream 还支持与合并对称的拆分操作，即把一个流按一定规则拆分为多个流（Split 操作），每个流是之前流的一个子集，这样我们就可以对不同的流作不同的处理。...需求 将两个String类型的流进行union 将一个String类型和一个Long类型的流进行connect 代码实现 package cn.it.transformation; import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode...Side Outputs：可以使用process方法对流中数据进行处理，并针对不同的处理结果将数据收集到不同的OutputTag中 需求: 对流中的数据按照奇数和偶数进行分流，并获取分流后的数据 代码实现...需求: 对流中的元素使用各种分区,并输出 代码实现 package cn.it.transformation; import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode
; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment... //Parallelism>1为文件夹 //5.execute env.execute(); } } 自定义Sink MySQL 需求: 将Flink...集合中的数据通过自定义Sink保存到MySQL 代码实现: package cn.it.sink; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data...; import lombok.NoArgsConstructor; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream...; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction
并不是，借助 Flink 可以实现已有的 Hive 离线数仓准实时化。...本文整理自 Apache Flink Committer、阿里巴巴技术专家李劲松 在 InfoQ 技术公开课的分享，文章将分析当前离线数仓实时化的难点，详解 Flink 如何解决 Hive 流批一体准实时数仓的难题...文章大纲如下： 离线数仓实时化的难点 Flink 在流批一体的探索 构建流批一体准实时数仓应用实践 1 离线数仓实时化的难点 离线数仓 上图是一个典型的离线数仓，假设现在公司有一个需求，目前公司的数据量很大...2 Flink 在批流一体上的探索 统一元数据 Flink 一直持续致力于离线和实时的统一，首先是统一元数据。...，达到真正的流批统一。
来源:Kafka-Flink Meetup深圳站 作者:陈肃 正文
编写流处理应用程序实时统计单词数量 代码实现: package cn.it.source; import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode...还提供了数据源接口,我们实现该接口就可以实现自定义数据源，不同的接口有不同的功能，分类如下： SourceFunction:非并行数据源(并行度只能=1) RichSourceFunction:多功能非并行数据源...秒随机生成一条订单信息(订单ID、用户ID、订单金额、时间戳) 要求: - 随机生成订单ID(UUID) - 随机生成用户ID(0-2) - 随机生成订单金额(0-100) - 时间戳为当前系统时间 代码实现...还提供了数据源接口,我们实现该接口就可以实现自定义数据源，不同的接口有不同的功能，分类如下： * SourceFunction:非并行数据源(并行度只能=1) * RichSourceFunction...INTO `t_student` VALUES ('5', 'jack', '18'); INSERT INTO `t_student` VALUES ('6', 'rose', '20'); 代码实现
day02-03_流批一体API 今日目标 流处理原理初探 流处理概念（理解） 程序结构之数据源Source（掌握） 程序结构之数据转换Transformation（掌握） 程序结构之数据落地...Sink（掌握） Flink连接器Connectors（理解） 流处理原理初探 Flink的角色分配 JobMaster 老大, 主要负责 集群的管理, 故障的恢复, checkpoint...批量计算: 统一收集数据->存储到DB->对数据进行批量处理 流处理是无界的数据 窗口操作来划分数据的边界进行计算 流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理 在Flink1.12时支持流批一体...流批一体 Flink1.12.x 批处理和流处理 可复用性: 作业在流模式或者批处理两种模式自由切换, 无需重写任何代码....维护简单: 统一的 API 意味着流和批可以共用同一组 connector，维护同一套代码.
1）流批一体架构演进 Flink-1.10 & 1.11 两个大版本实现了 SQL & Table 层的流批一体化和解决生产可用性问题；刚刚发版的 Flink-1.12 解决了 DataStream 层的流批一体化...在全新的流批一体架构中，Flink 完成了统一的流批表达，统一的流批执行，以及统一可插拔的 runtime 支持。...传统的数据同步集成采用全量增量定时合并的模式，而 Flink 流批一体混合 connector 可以实现全量增量一体化数据集成（读取数据库全量数据后，可以自动切换到增量模式，通过 CDC 读取 binlog...大数据与 AI 一体化流程管理也是一个很值得深入探讨的问题，其背后的本质问题是在离线学习实时化的大背景下，如何设计离线在线机器学习一体化的流程管理架构，以及该架构如何与大数据工作流程相结合，实现大数据与机器学习全链路一体化的问题...目前，美团在数据处理这一层还没有实现完全的流批统一，所以鞠大升老师表示，未来的目标希望在数据处理以及数据存储本身都能达到流批统一。
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