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写入Hive表 Flink支持以批处理(Batch)和流处理(Streaming)的方式写入Hive表。当以批处理的方式写入Hive表时，只有当写入作业结束时，才可以看到写入的数据。...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。...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
Fink批处理模型 Flink 通过一个底层引擎同时支持流处理和批处理 ?...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。...因此，Flink 可以用同一个数据处理框架来处理无限数据流和有限数据流，并且不会牺牲性能。
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...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。...04 平台在流批一体上的建设和演进 最后我想介绍一下我们 Flink 平台在流批一体上的建设和演进。其实在上面介绍中，已经展示了不少平台的功能。...有效的支撑起了 Shopee 各个业务线对 Flink 流批一体的需求。...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。...通过 CBO 优化器、列式存储、和代码生成技术，Flink SQL 拥有非常高的查询效率。同时借助于 Flink runtime 良好的容错和扩展性，Flink SQL 可以轻松处理海量数据。...在保证优秀性能的同时，易用性是 1.11 版本 Flink SQL 的重头戏。...这是一个好问题，Flink LIKE 语法提供了非常灵活的表属性操作策略。...，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 ~
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。...connect： connect提供了和union类似的功能，用来连接两个数据流，它与union的区别在于： connect只能连接两个数据流，union可以连接多个数据流。...connect所连接的两个数据流的数据类型可以不一致，union所连接的两个数据流的数据类型必须一致。... //5.execute env.execute(); } } split、select和Side Outputs API Split就是将一个流分成多个流
在输出到path的时候,可以在前面设置并行度,如果 并行度>1,则path为目录 并行度=1,则path为文件名 代码演示: package cn.it.sink; import org.apache.flink.core.fs.FileSystem...; 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...; 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; import java.sql.Connection;
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...数据湖 数据湖拥有不少的优点，原子性可以让我们做到准实时的批流一体，并且支持已有数据的修改操作。...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。...此时，整个流批一体准实时数仓应用基本算是完成啦。
来源:Kafka-Flink Meetup深圳站 作者:陈肃 正文
; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment...; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment...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...; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream
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...具体做什么的事，Flink框架会帮你搞定。在Flink框架上，目前主要解决了以下问题：IO模型：批处理会更加关注吞吐，因此是pull模型；而流处理更加关注实时性，因此是push模型。...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...具体做什么的事，Flink框架会帮你搞定。 在Flink框架上，目前主要解决了以下问题： IO模型：批处理会更加关注吞吐，因此是pull模型；而流处理更加关注实时性，因此是push模型。...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。
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
---- Connectors JDBC Apache Flink 1.12 Documentation: JDBC Connector 代码演示 package cn.it.connectors;...import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcConnectionOptions...; import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment
---- Redis API 通过flink 操作redis 其实我们可以通过传统的redis 连接池Jpoools 进行redis 的相关操作，但是flink 提供了专门操作redis 的RedisSink...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import...org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream...; import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink; import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig...; import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisMapper; import org.apache.flink.util.Collector
读写 kafka、es、rabbitMQ 时可以直接使用相应 connector 的 api 即可，虽然该部分是 Flink 项目源代码里的一部分，但是真正意义上不算作 Flink 引擎相关逻辑，并且该部分没有打包在二进制的发布包里面...//ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/connectors/datastream/kafka/ 参数设置 以下参数都必须...; import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource...主题 --> Flink -->etl ---> flink_kafka2主题--->控制台消费者 //准备主题 /export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --create
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。
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.
2.2 批流一体架构 对Lambda架构缺陷进一步分析： • 存储框架不统一： 离线和实时计算采用的存储不统一，基于kafka的实时存储，无法满足即席的Olap查询，且存储能力有限，不支持海量存储。...实时计算框架，能保证数据快速计算与输出； • 数据规范性：引入数据分层思想，对实时数据分层建设，遵循数据命名规范； 最终选用批流一体架构实现实时消耗统计项目。...ETL过程中数据回撤； 综合以上对比，结合当前业务所希望具备的数据能力，Hudi支持upsert、streaming read(增量流读)等功能和特性更适合实现批流一体的能力。...，若大家和该数据流类似，那么在开发过程中会遇到并发导致的数据一致性问题、读任务在无数据时操作类型封装不正确问题 数据流图 4.3.3.1 并发导致的数据一致性问题 问题&原因分析 问题出现在第4步：flink...和Hudi社区动态，并贡献一份力量，旨在提高整体链路处理速度; • 批处理流程改造与应用：基于Flink+Hudi的批流一体框架对存量批处理流程进行改造，对新流程进行应用，进而实现计算框架、存储框架统一
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