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Flink 接口

可以看出,流式数据处理过实现复杂度会更高,因为需要考虑处理过中数据的顺序错乱,以及系统容错方面的问题。 说完了数据集类型之后,我们来看看 Flink 提供了哪些接口来处理数据。 2 Flink 接口 Flink 根据数据集类型的不同将核心数据处理接口分为两大类,一类是 批计算接口 DataSet API,一类是支持流式计算的接口 DataStream API。 API (1)Flink SQL Flink 提供了统一的 SQL API 完成对批计算和流计算的处理,SQL语言具有比较低的学习成本,能够让数据分析人员和开发人员快速的上手 (2)Table API Table API 构建在 DataStream 和 DataSet 之上的同时,提供了大量面向领域语言的接口,例如 GroupByKey,Join 等操作符,提供给用户一种更加友好的处理数据集的方式

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Flink学习——Flink结构

介绍了Flink序结构 Flink序结构 概述 任何序都是需要有输入、处理、输出。 再选择好执行模式后,为了开始Flink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序。 ,"Alice") 数据源(Source) Flink的source到底是什么?为了更好地理解,我们这里给出下面一个简单典型的wordcount序。 Sink DataSet Data Sink 参考 Flink序结构

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    Flink DataStream指南

    Flink序以各种上下文运行,独立或嵌入其他序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 取决于数据源的类型,即有界或无界源,您将写批处理序或流式序,其中DataSet API用于批处理,DataStream API用于流式传输。 二,解刨FlinkFlink每个序由相同的基本部分组成: 1),获取执行环境, 2),加载/创建初始数据, 3),指定对此数据的转换, 4),指定计算结果的位置, 5),触发序执行 现在我们将对每个步骤进行概述 十,总结 本文主要是Flink 基本介绍。希望,大家通过<Flink流式处理概念简介>和本文。 对Flink有更深入的认识,也对Flink有进一步的认识,后面会陆续出各种使用文章及生产中的注意事项。

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    Flink 状态

    概念 在Flink架构体系中,有状态计算可以说是Flink非常重要的特性之一 Flink优势: 支持高吞吐、低延迟、高性能 支持事件时间Event_time概念 支持有状态计算 有状态计算是指: 在序计算过中 ,在Flink序内部存储计算产生的中间结果,并提供给后续Function或算子计算结果使用。 ,例如事件的总数、总和以及最大,最小值等 机器学习场景,维护当前版本模型使用的参数 其他需要使用历史数据的计算 Flink状态 支持的状态类型 Flink根据数据集是否根据Key进行分区,将状态分为 另外一种是原生状态(Raw State)形式,由算子自己管理数据结构,当触发Checkpoint过中,Flink并不知道状态数据内部的数据结构,只是将数据转换成bytes数据存储在Checkpoints 此时需要给用户发送一个信息提醒用户,提高支付转换率 需求分析 本需求可以使用CEP来实现, 这里推荐使用process function原生的状态

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    Apache Flink基本模型

    Apache Flink提供可以写流处理与批处理的序。其中DataSet API用于批处理,DataStream API用于流式处理。 序在执行时会映射出一个或者多个数据流,每个数据流都以一个或者多个源为开头,例如Kakfa、File等或者是通过与计算得来。数据流之间类似于一个有向无环图DAG。 Flink连接socket之后就可以进行执行。数据相对与批处理来说是无界的持续数据集。而代码上增加了一个Window。 Windows 窗口 窗口是批处理上不存在的一个过。 常规情况下对时间进行区分可以理解为 log4j输出一条日志的头带有的时间为 事件时间 采集序把数据写入到kafka,Apache Flink实时读取Kafka中的数据,读取到该条数据的时间为摄取时间。 那么就需要保存把计算过持久的存储起来,下次计算的结果直接进行累加。 容错 Apache Flink提供了容错的机制,基于状态与检查点进行执行。该机制确保了当出现故障时系统可以退回到检查点。

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    Flink DataStream指南及使用注意事项。

    Flink中的DataStream序是对数据流进行转换的常规序(例如,过滤,更新状态,定义窗口,聚合)。 Flink序以各种上下文运行,独立或嵌入其他序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 该代码可以直接粘贴复制到你自己的工,只需要导入Flink的相关依赖,具体工构建方法,请参考<构建Flink及demo演示>。 实现: 在后台,Flink将文件读取过分为两个子任务,即目录监控和数据读取。这些子任务中的每一个都由单独的实体实现。 Flink提供了通过支持IDE内的本地调试,输入测试数据和收集结果数据来显著简化数据分析序开发过的功能。本节给出一些提示如何缓解Flink序的开发。

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    Flink DataSet指南-demo演示及注意事项

    Flink中的DataStream序是对数据流进行转换的常规序(例如,过滤,更新状态,定义窗口,聚合)。 Flink序以各种上下文运行,独立或嵌入其他序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 一,示例序 改代码可以直接粘贴复制到你自己的工,只需要导入Flink的相关依赖,具体工构建方法,请参考。 以下部分定义了这些规则,并给出写安全用户功能代码的码指南。 1,禁用对象重用(DEFAULT) 默认情况下,Flink运行于禁用对象重用的模式下。这种模式,确保在函数调用中时钟接受新的输入对象。 序将其执行环境中的特定名称的本地或远文件系统(如HDFS或S3)的文件或目录注册为缓存文件。执行序时,Flink会自动将文件或目录复制到所有worker节点的本地文件系统中。

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    Flink数据流模型

    数据流模型 Levels of Abstraction :数据处理层抽象 Programs and Dataflows 和数据流 Parallel Dataflows 并行数据流 Windows 在这些API中处理的数据类型被表示为各自语言中的类。 低级处理函数集成了DataStream API,使得它可以在某些特定操作中进入低级抽象层。 Flink提供的高级抽象层是SQL,这种抽象类似于Table API的语义和表达,但是写SQL序需要更好的表达。 Programs and Dataflows 和数据流 Flink的基本模块是流streams和转换transformations,(注意:在Flink中DataSets使用DataSet API Batch on Streaming 基于流的批处理 Flink以一种特殊的的流处理序来执行批处理序,这种批处理的数据流是有界数据流(有限梳理的元素)。

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    Flink入门(四)——模型

    flink是一款开源的大数据流式处理框架,他可以同时批处理和流处理,具有容错性、高吞吐、低延迟等优势,本文简述flink模型。 Flink 数据流模型 抽象级别 Flink提供了不同的抽象级别以开发流式或者批处理应用 ? Flink 提供的最高层级的抽象是 SQL 。这一层抽象在语法与表达能力上与 Table API 类似,但是是以 SQL查询表达式的形式表现序。 Flink 序与数据流结构 ? Flink 应用序结构就是如上图所示: Source: 数据源,Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类:基于本地集合的 source、基于文件的 source、基于网络套接字的

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    Flink状态: 订单超时告警

    一、基础概念 在Flink架构体系中,有状态计算可以说是Flink非常重要的特性之一。 [image.png] 有状态计算是指: 在序计算过中,在Flink序内部存储计算产生的中间结果,并提供给后续Function或算子计算结果使用。 ,例如事件的总数、总和以及最大,最小值等 机器学习场景,维护当前版本模型使用的参数 其他需要使用历史数据的计算 二、Flink状态 1、支持的状态类型 Flink根据数据集是否根据Key进行分区,将状态分为 另外一种是原生状态(Raw State)形式,由算子自己管理数据结构,当触发Checkpoint过中,Flink并不知道状态数据内部的数据结构,只是将数据转换成bytes数据存储在Checkpoints 2、需求分析 本需求可以使用CEP来实现,但这里推荐使用process function原生的状态。 问题可以简化成: 在pay事件超时未发生的情况下,输出超时报警信息。

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    Apache Flink:数据流模型

    本文链接:https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/100591892 Apache Flink:数据流模型 | 从入门到精通 - 第 2 期( 在动手部署和之前,学习Flink的数据流模型,可以建立起核心概念的全局架构。方便局部概念深入学习。 Apache Flink:数据流模型 ▾点击播放视频教▾ ? https://www.bilibili.com/video/av66869896/ Flink的数据流模型(基于最新版flink1.9),共包含的概念有:抽象层级,序和数据流,并行数据流,窗口, 在实践中,很多应用序不需要上述的低级抽象,而是针对Core APIs,如DataStream API(有界/无界流)和DataSet API(有界数据集)。 | 序和数据流 Flink序的基本构建块是流和转换。(请注意,Flink的DataSet API中使用的DataSet也是内部流 - 稍后会详细介绍。)

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    大数据入门:Flink状态与容错机制

    在大数据技术发展历当中,Flink框架可以说是新一轮的热点技术框架,主打流批一体的计算模式,成为更适应当下需求的技术框架,因此再也技术领域得到更多的重视。 今天的大数据入门分享,我们主要来讲讲Flink框架的状态与容错机制。 流式计算,通常分为有状态和无状态两种情况: 无状态:无状态的计算观察每个独立事件,并根据最后一个事件输出结果。 Flink状态 Flink有很多算子,数据源source,数据存储sink都是有状态的,流中数据都是buffer records,会保存一定的元素或者元数据。 联合列表状态(Union list state):将状态表示为一组数据的列表,它与常规列表的区别在于,在发生故障时,或者从保存点(savepoint)启动应用序时如何恢复。 检查点是Flink最有价值的创新之一,因为它使得Flink可以保证exactly-once,并且不需要牺牲性能。 关于大数据入门,Flink状态与容错机制,以上就为大家做了简单的介绍了。

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    Flink实战(三) - 范式及核心概念

    1 基本的 API 概念 Flink序是实现分布式集合转换的常规序(例如,过滤,映射,更新状态,加入,分组,定义窗口,聚合)。 Flink序可以在各种环境中运行,独立运行或嵌入其他序中。执行可以在本地JVM中执行,也可以在许多计算机的集群上执行。 根据数据源的类型,即有界或无界源,您可以写批处理序或流序,其中 DataSet API用于批处理 DataStream API用于流式处理。 项目流剖析 Flink序看起来像是转换数据集合的常规序。 Flink在准备执行序时(当调用序的主要方法时)需要类型信息。 Flink Java API尝试重建以各种方式丢弃的类型信息,并将其显式存储在数据集和运算符中。

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    Flink实战(七) - Time & Windows

    0 相关源码 掌握Flink中三种常用的Time处理方式,掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用,了解Flink中的watermark。 Flink 在流处理工中支持不同的时间概念。 请注意,有时当事件时间序实时处理实时数据时,它们将使用一些处理时间 算子操作,以确保它们及时进行。 3 摄取时间(Ingestion time) 事件进入Flink的时间. 以下示例显示了一个Flink序,该序在每小时时间窗口中聚合事件。窗口的行为适应时间特征。 我们重点介绍如何在Flink中执行窗口,以及序员如何从其提供的函数中获益最大化。 注意注意,使用ProcessWindowFunction简单的聚合(例如count)是非常低效的 [07a8njutfd.png] 8 水印 推荐阅读 Flink流计算--watermark(水位线

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