Flink 分别提供了基于 Java 语言和 Scala 语言的 API ,如果想要使用 Scala 语言来开发 Flink 程序,可以通过在 IDEA 中安装 Scala 插件来提供语法提示,代码高亮等功能。打开 IDEA , 依次点击 File => settings => plugins 打开插件安装页面,搜索 Scala 插件并进行安装,安装完成后,重启 IDEA 即可生效。
在当前数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题。目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。随着数据的不断增长,人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。相对传统数据处理模式,流式数据处理有着更高的处理效率和成本控制要求。Apache Spark 不仅支持批数据计算还支持流式数据计算,但是SparkStreaming在底层架构、数据抽象等方面采用了批量计算的概念,其流计算的本质还是批(微批)计算。
2010年,由Volker Markl(德国研究基金会——DFG资助)领导的研究项目“平流层:云上的信息管理”作为柏林工业大学、柏林洪堡大学和波茨坦Hasso-Plattner-Institut的合作项目启动。Flink从平流层分布式执行引擎的一个分支开始,并于2014年3月成为Apache孵化器项目。2014年12月,Flink被接受为Apache顶级项目。
在安装好Flink以后,只要快速构建Flink工程,并完成相关代码开发,就可以轻松入手Flink。
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在windows和linux中安装步骤,和示例程序的运行,包括本地调试环境,集群环境。另外介绍Flink的开发工程的构建。
上一篇文章中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍,包括:批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性,以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀,解决了之前流式计算引擎的痛点,非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域,阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性,正在积极将Flink部署在生产环境。Flink是当前大数据界冉冉升起的新星。比起Hadoop和Spark,精通Flink技术的人才相对较少,因此,掌握Flink技术对于转行或跳槽的朋友来说显得越发重要。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里这波遭“背刺”了: 花了1亿美元收购的开源项目,创始团队离职出走,结果二次创业项目不到一年又卖出去了。 关键是,这个二次创业项目,跟当初卖给阿里那个,不能说毫不相关,只能说……高度相似吧…… 核心业务,都是做Apache Flink这个开源项目的商业化。 △卖给阿里的Ververica官网主页 △新公司Immerok官网主页 消息一出,阿里“冤大头”的说法不胫而走。 而这同一个项目卖两次的操作,也给吃瓜群众看得一愣一愣的: 没签竞业协议?
本文简述通过maven和gradle快速构建的Flink工程。建议安装好Flink以后构建自己的Flink项目,安装与示例运行请查看:Flink快速入门--安装与示例运行.
近日,由 TiDB 社区主办,专属于全球开发者与技术爱好者的顶级挑战赛事——TiDB Hackathon 2020 比赛圆满落幕。今年是 TiDB Hackathon 第四次举办,参赛队伍规模创历届之最,共有 45 支来自全球各地的队伍报名,首次实现全球联动。经过 2 天时间的极限挑战, 大赛涌现出不少令人激动的项目。为了让更多小伙伴了解这些参赛团队背后的故事, 我们开启了 TiDB Hackathon 2020 优秀项目分享系列,本篇文章将介绍 TiFlink 团队赛前幕后的精彩故事。
读文档和读源码的目的是不一样的,就拿 Apache Flink 这个项目来说,如果你想知道 Flink 的使用功能,设计思想,实现原理,看官方文档就足够了;如果你想了解的就是具体细节,比如说 StreamGraph 是怎么生成的或者是 Exactly Once 究竟如何实现的,那么就需要去阅读源码了。
今天给大家推荐一个非常牛逼的大数据框架Flink,它是Apache顶级项目,目前github上的托管地址为https://github.com/apache/flink。
在这个数据驱动的时代,掌握大数据技术成为了每一位开发者必不可少的技能。而在众多技术栈中,Flink无疑占据了重要的位置。作为一个高性能、可扩展的实时数据处理框架,Flink已经成为了很多企业和开发者的首选。但对于初学者来说,Flink的学习曲线可能会显得有些陡峭。因此,我们决定打造一系列通俗易懂的Flink学习文章,希望能帮助大家更快地掌握这一强大的技术。
在IDEA中创建Flink项目,由于没有Flink的archetype,因此需要手动创建一下。 参考:idea快速创建flink项目,至此Flink的项目框架就搭建起来了。 注意:必须注释掉pom文件中的provided;否则运行时会报错: Error: A JNI error has occurred, please check your installation and try again
作者 | 郑思宇 “Flink 已经成为全球范围内实时流计算的事实标准。”用这句话来描绘 Flink 在当前大数据技术领域的地位并不为过。 虽然大数据领域的技术和潮流方向在不断发生改变,但是 Flink 一直处于核心驱动的位置。从流式计算引擎的兴起,到流批一体在企业内部的落地,再到为实现端到端全链路的实时化分析能力而走向舞台中央的流式数仓,Flink 均在其中扮演着重要的角色。 以上每个过程的推进和实现都并不容易,Flink 到底是如何做到的?其背后的推动力是什么?凭什么受到全球企业和开发者的青睐?带着这
自 Flink 开源以来,越来越多的开发者加入了 Flink 社区。仅仅 2019 年,Flink 在 GitHub 上的 Star 数量翻了一倍,Contributor 数量也呈现出持续增长的态势。而它目前在 GitHub 上的访问量,也位居 Apache 项目中前三,是 Apache 基金会中最为活跃的项目之一。
本案例编写Flink代码选择语言为Java和Scala,所以这里我们通过IntelliJ IDEA创建一个目录,其中包括Java项目模块和Scala项目模块,将Flink Java api和Flink Scala api分别在不同项目模块中实现。步骤如下:
2023年开年开源界就出了一个大新闻,1月6日Kafka的商业化公司Confluent创始人宣布签署了收购 Immerok 的最终协议,而Immerok是一家为 Apache Flink 提供完全托管服务的初创公司,其创始团队正是Flink的创始团队。
在工作中我们一般使用IntelliJ IDEA开发工具进行代码开发,为了能方便快速的调试Flink和了解Flink程序的运行情况,我们希望本地开发工具中运行Flink时能查看到WebUI,这就可以在编写Flink程序时开启本地WebUI。
一个文件,统计文件中每个单词出现的次数,分隔符是\t。统计结果我们直接打印在控制台(生产上肯定是Sink到目的地)
如果没配置Maven的环境变量,需要先CD到maven的安装目录,因为没配置环境变量,mvn命令是无法在maven安装目录以外的目录运行。 cd C:\Maven\apache-maven-3.6.3\bin 然后执行下面命令格式如下:
数据湖是大数据领域近年来非常火热的技术,传统数仓无法实现增量数据的实时更新,也无法支持灵活的元数据格式,数据湖技术便在这一背景下诞生了。数据库的增量变更是数据湖中增量数据的主要来源,但目前 TiDB 的入湖路径还比较割裂,全量变更用 Dumpling 组件,增量变更用 TiCDC 组件。两者处于割裂的链路, TiDB 也无法通过实时物化视图完成数据入湖的实时清洗和加工。
2020年,一个注定会被历史铭记的一年。在全球化合作受到挑战的大环境下,作为全球最大的开源软件基金会,Apache 软件基金所引领的开源社区,依然汇聚了全球的顶尖开发人员,交出了一份鼓舞人心的成绩单。2021年1月1日,Apache 基金会在其官方博客上发表了文章《Apache in 2020 - By The Digits》[1],用数字回顾了2020 一整年的社区发展:
导读:本文将告诉你Flink是什么,以及为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准。
![Flink类型分类](./img/introduction-to-type-and-serialization-mechainisms-1.png)-->
当我们想给flink贡献自己的代码的时候,就需要把代码下载下来,然后导入自己的IDE,其中有一个很重要的环节就是对代码规范的检查,也就是flink的checkstyle,如果我们只是靠在用maven编译的时候的出错信息来对flink进行调试,那么就太费事了,所以我们可以利用flink的checkstyle文件对修改过的代码做检查,这样可以省去很多事情。
采访嘉宾|王峰(莫问) 作者 | Tina 作为最活跃的大数据项目之一,Flink 进入 Apache 软件基金会顶级项目已经有八年了。 Apache Flink 是一款实时大数据分析引擎,同时支持流批执行模式,并与 Hadoop 生态可以无缝对接。2014 年,它被接纳为 Apache 孵化器项目,仅仅几个月后,它就成为了 Apache 的顶级项目。 对于 Flink 来说,阿里有非常适合的流式场景。作为 Flink 的主导力量,阿里从 2015 年开始调研 Flink,并于 2016 年第一次在搜
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~
今天要做一个Flink的测试,因此需要创建一个简单的Flink项目,于是找到了下面这种方式来创建一个Flink启动项目。
不熟悉流处理的同学可以关注下这两篇文章,什么是实时流式计算?https://mp.weixin.qq.com/s/1-rE6aayiDIK0dA0j_EG9w
在上面的例子中,我们使用 DataStream API 构建了一个 Flink 应用,数据源(source)为本地的 socket 9000 端口,经过 flatMap、keyBy、sum 三个转换操作之后,最后打印到标准输出流。整体流程如下图:
Apache Beam 是统一的批/流数据处理的编程模型。本文主要是参考官方文档,用 Docker 来快速跑起来一个用 Beam 来构建的 Flink 程序来处理数据的 Demo。
最近群里朋友让解释下flink的watermark机制,那就顺便也简单聊聊flink本身的二三事,本篇写扯一扯历史: 大家都知道,大数据的起源在美国,当前的最热门的技术也都是美国掌握,hadoop,spark,学术界牛逼高校有伯克利,斯坦福等,商业上也比较成功,比如做平台的cloudera,hortonworks等都在美国。 讲到组件最热的当前应该属于spark,前面刚写一篇文章《Spark这是要一统江湖的节奏》,介绍Spark创始人Matei最近在spark submmit上做了一次演讲,spark开始一
从前两节可以看出来,flink官方提供了一些示例,在这里讲讲示例。以来给予大家加深对鱼flink的理解以及后续的使用。本文主要是从flink的批处理的demo中来讲解flink。
Flink 起源于 Stratosphere 项目,Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目,2014 年 4 月 Stratosphere 的代 码被 复制 并捐赠 给了 Apache 软件基 金会, 参加 这个 孵化项 目的 初始 成员 是Stratosphere 系统的核心开发人员,2014 年 12 月,Flink 一跃成为 Apache 软件基金会的顶级项目。
2022 年 11 月 26-27 日,Flink Forward Asia(FFA)峰会成功举行。Flink Forward Asia 是由 Apache 软件基金会官方授权、由阿里云承办的技术峰会,是目前国内最大的 Apache 顶级项目会议之一,也是 Flink 开发者和使用者的年度盛会。由于疫情原因,本届峰会仍采用线上形式。此外,本次峰会上还举行了第四届天池实时计算 Flink 挑战赛的颁奖仪式,4346 支参赛队伍中共有 11 支队伍经过层层角逐脱颖而出,最终收获了奖项。 FFA 大会照例总结了
本文介绍如何通过 Dinky 整合 Kudu,以支持写 SQL 来实现数据的读取或写入 Kudu。
我是 2018 年 6 月加入公司,一直负责监控平台的告警系统。之后,我们的整个监控平台架构中途换过两次,其中一次架构发生了巨大的变化。我们监控告警平台最早的架构如下图所示:
历时一个多月,我们终于结束了【企业级360°全方位用户画像】的项目,想看具体详情的朋友,可以移步至博主的大数据项目专栏一饱眼福…
Apache Flink 是大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎,数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构。那么当 Apache Flink 遇见数据湖时,会碰撞出什么样的火花呢?本次分享主要包括以下核心内容:
如今的我们正生活在新一次的信息革命浪潮中,5G、物联网、智慧城市、工业4.0、新基建……等新名词层出不穷,唯一不变的就是变化!对于我们所学习的大数据来说更是这样:数据产生的越来越快、数据量越来越大,数据的来源越来越千变万化,数据中隐藏的价值规律更是越来越被重视!数字化时代的未来正在被我们创造!
依次执行:clean、resources、compile、testResources、testCompile、test、jar(打包)。
本文将深入探讨Flink实时流处理框架的原理、应用,以及面试必备知识点与常见问题解析,助你在面试中展现出深厚的Flink技术功底。
摘要:本文由社区志愿者陈政羽整理,内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性,包括:全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。
在本指南中,我们将从头开始,从设置Flink项目到在Flink集群上运行stream分析程序。
原文地址:https://dzone.com/articles/getting-started-with-batch-processing-using-apache
摘要:Dinky 0.5 已发布,它将重新定义 Apache Flink 的开发运维,让其如虎添翼,拭目以待。内容包括:
大家好,我是独孤风。今天为大家推荐的是一个完全开源的项目StreamX。该项目的发起者Ben也是我的好朋友。
点击左上角File->new Project->后面直接点击下一步->GroupID与artifactId、version随便填写->填写项目名称,点击完成。
剩喜漫天飞玉蝶,不嫌幽谷阻黄莺。2020 年是不寻常的一年,Flink 也在这一年迎来了新纪元。
Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
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