day06-07_FlinkSQL&Table 今日目标 了解Flink Table&SQL发展历史 了解为什么要使用Table API & SQL 掌握Flink Table&SQL进行批处理开发 掌握Flink Table&SQL进行流处理开发 掌握常用的开发案例 Flink-SQL的常用算子 Flink Table & SQL FlinkTable & SQL 是抽象级别更高的操作, 底层Flink Runtime => Stream 流程 批处理是流处理的一种特殊形态 FlinkSQL
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
使用Hive构建数据仓库已经成为了比较普遍的一种解决方案。目前,一些比较常见的大数据处理引擎,都无一例外兼容Hive。Flink从1.9开始支持集成Hive,不过1.9版本为beta版,不推荐在生产环境中使用。在Flink1.10版本中,标志着对 Blink的整合宣告完成,对 Hive 的集成也达到了生产级别的要求。值得注意的是,不同版本的Flink对于Hive的集成有所差异,接下来将以最新的Flink1.12版本为例,实现Flink集成Hive
本文基于上述组件版本使用flink插入数据到hudi数据湖中。为了确保以下各步骤能够成功完成,请确保hadoop集群正常启动。
CDC是(Change Data Capture 变更数据获取)的简称。核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。
1.Flink1.8.0引入对状态的清理? 2.保存点兼容性方面,不在兼容哪个版本? 3.Maven依赖在Hadoop方便发生了什么变化? 4.Flink是否发布带有Hadoop的二进制文件?
•下载Flink 1.12.2包:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.12.2/flink-1.12.2-bin-scala_2.11.tgz•Hudi编译:https://github.com/apache/hudi•git clone https://github.com/apache/hudi.git && cd hudi•mvn clean package -DskipTests注意:默认是用scala-2.11编译的 如果我们用的是flink1.12.2-2.12版本,可以自己编译成scala-2.12版本的 mvn clean package -DskipTests -Dscala-2.12 包的路径在packaging/hudi-spark-bundle/target/hudi-spark-bundle_2.12-..*-SNAPSHOT.jar•上述包打好后其他步骤可参考官网步骤:https://hudi.apache.org/docs/flink-quick-start-guide.html(注意:官网使用的是Flink 1.11.x版本,测试时报如下错误
Hudi社区最近发生了一些有趣的变化,Hudi集成Flink的方案也已经发布,我个人在官网根据文档试验了一把,整体感觉还不错。我们目前并没有在生产环境中使用,但是随着社区发展和功能越来越完善,相信会有更多的业务开始尝试使用Hudi。本文在此做一个Flink和Hudi集成的分享,作者明喆sama。
问题导读 1.Flink1.8引入对什么状态的连续清理? 2.保存点兼容性方面,不在兼容哪个版本? 3.Maven依赖在Hadoop方便发生了什么变化? 4.Flink是否发布带有Hadoop的二进制文件? Flink1.8发布,主要改变如下: 1.将会增量清除旧的State 2.编程方面TableEnvironment弃用 3.Flink1.8将不发布带有Hadoop的二进制安装包 更多详细如下:
朋友多年自主研发的flink-sql 流计算可视化 UI 平台,细细品味一番确实很好用,做到真正的MSP(混合云场景)多数据多复用的情况实现,下面是这个产品的使用说明看看大家有没有使用场景。
数据仓库的数据体系严格、治理容易,业务规模越大,ROI 越高;数据湖的数据种类丰富,治理困难,业务规模越大,ROI 越低,但胜在灵活。
SELECT 用于从 DataSet/DataStream 中选择数据,用于筛选出某些列。
本文涉及到Flink SQL UDAF,Window 状态管理等部分,希望能起到抛砖引玉的作用,让大家可以借此深入了解这个领域。
1.文档编写目的 SQL Stream Builder(SSB)是Cloudera提供的基于Flink-SQL的实时流计算Web开发平台,它提供了一个交互式的Flink SQL编辑器,让用户可以方便的使用SQL访问一个source比如Kafka中的数据写入到一个sink比如Hive中,具体可以参考Fayson的上一篇文章《0877-1.6.2-SQL Stream Builder(SSB)概述》。本文主要介绍如何在CDP中安装SSB,SSB与Apache Flink同属于Cloudera Streaming
大数据入门学习框架 前言 利用框架的力量,看懂游戏规则,才是入行的前提 大多数人不懂,不会,不做,才是你的机会,你得行动,不能畏首畏尾 选择才是拉差距关键,风向,比你流的汗水重要一万倍,逆风划船要累
摘要 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算 flink中提供了时间窗的相关算子计算区域时间内的数据 本次分享基于flink 1.14 此次分享内容中,api演示与旧版略有不同,概念并无不同 本次分享需要对流式数据处理计算有一定的了解 概念篇 Flink时间语义概念简介 在flink的流式处理中,会涉及到时间的不同概念 Processing Time 处理时间 Event Time 事件时间 Ingestion Time 注入时间 Processing
导读:本文来自社区用户武舞悟老师在 IDEA 中逐步排查 Dinky 使用 Flink kafka 连接器问题的经验分享。
使用Idea打开Hudi项目,更改packging/hudi-flink-bundle的pom.xml文件,修改flink-bundle-shade-hive2 profile下的hive-version为chd6.3.0的版本
本文整理自网易互娱资深工程师, Flink Contributor, CDC Contributor 林佳,在 FFA 实时风控专场的分享。本篇内容主要分为五个部分:
还在为开发Flink流处理应用程序时无法像开发Spring Boot程序那么优雅的分层以及装配Bean而烦恼吗?
最进再看官方flink提供的视频教程,发现入门版本因为时间关系都是基于1.7.x讲解的. 在实际操作中跟1.12.x版本还是有差距的, 所以整理一下从1.7 版本到1.12版本之间的相对大的变动. 做到在学习的过程中可以做到心里有数.
Flink SQL Gateway是一项允许多个客户端从远程并发执行 SQL 的服务。 它提供了一种简单的方法来提交 Flink 作业、查找元数据并在线分析数据。在Flink 1.16版本,官方即将SQL Gateway其合入Flink主线。可正式通过Flink官方包安装与启动Flink SQL Gateway。本为以Flink 1.17版本为例,介绍一种在K8s中启动Flink SQL Gateway,并连接到通过Flink kubernetes operator启动的Flink Session集群上。
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/
废话不多说,咱们先直接上本文的目录和结论,小伙伴可以先看结论快速了解博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助:
Flink 1.12 版本在 20 年 12 月已经正式 Release,目前我们的 Flink SQL 作业的 Flink 引擎版本还是 1.10,本文主要用以评估 Flink 1.10 升级到 1.12 整体所能带来的预期收益,同时结合所需投入的成本,决定是否需要升级 Flink SQL 引擎版本到 1.12。本次升级所评估的收益包含 1.11 和 1.12 版本所带来的收益,如有理解错误,欢迎指出,一起交流。
至少博主目前没有碰到过,因为这个问题在底层的数据集成系统都已经给解决了,小伙伴萌拿到手的 ODS 层表都是已经按照所在地区的时区给格式化好的了。
问题1:Encountered “(” 处理方法:去掉int(11),改为int
Flink 1.9 版本开源了很多 Blink 方面的功能,尤其是在 SQL 方面,这使得我们在开发 Flink 实时任务变得更加方便。目前 Blink SQL 支持了 Create Table 功能,以及维表的功能。我们的实时任务整体流程为,读取Kafka的数据,然后去关联 HBase 维表的数据,最后在输出到 Kafka 中,虽然整体流程跑通,但是其中也遇到了很多坑,这里记录一下,和大家一起分享,避免以后再遇到类似的坑。
北京理工大学硕士毕业,2015 年加入阿里巴巴,参与阿里巴巴实时计算引擎 JStorm 的开发与设计。2016 年开始从事阿里新一代实时计算引擎 Blink SQL 的开发与优化,并活跃于 Flink 社区,于2017年2月成为ApacheFlink Committer,是国内早期 Flink Committer 之一。目前主要专注于分布式处理和实时计算,热爱开源,热爱分享。
这篇搭一下flink1.15的源码环境,看一下flink-table代码的结构,后面每周看一些代码,把flinksql玩好。
Apache Flink 1.14 即将来袭,与此同时 Dlink 也带来了最新的进展,试图使 FlinkSQL 更加丝滑。
Iceberg默认支持Hadoop Catalog。如果需要使用Hive Catalog,需要将flink-sql-connector-hive-3.1.2_2.12-1.14.3.jar放到Flink集群所有服务器的lib目录下,然后重启Flink
不同版本的Flink对JDK版本要求不尽相同,需要根据具体的Flink版本要求先安装好JDK环境。 通常,在Flink的Release Notes中有对应JDK版本的说明,如:Release Notes for Flink 1.15 ,要求安装JDK11。 下载JDK 并进行安装配置。
我们有数万个离线任务,主要还是默认的DataPhin调度CDP集群的Hive On Tez这种低成本任务,当然也有PySpark、打Jar包的Spark和打Jar包的Flink任务这种高成本的任务【Java和Scala都有】。毕竟SQL上手门槛极低,是个人都能写几下并且跑起来,还可以很容易看到run成功的数据长得像不像。其实HQL任务的性能并不会好到哪里去,主要是SQL Boy便宜,无脑堆人天就可以线性提升开发速度。DataPhin的底层基本可以确认就是beeline -f包了一层,而它本身作为二级队列,并不是真正意义上的网关。
Flink SQL 在操作Iceberg时,对应的版本为Flink 1.11.x 与Iceberg0.11.1版本,目前,Flink1.14.2版本与Iceberg0.12.1版本对于SQL API 来说兼容有问题,所以这里使用Flink1.11.6版本与Iceberg0.11.1版本来演示Flink SQL API 操作Iceberg。
随着有赞实时计算业务场景全部以Flink SQL的方式接入,对有赞现有的引擎版本—Flink 1.10的SQL能力提出了越来越多无法满足的需求以及可以优化的功能点。目前有赞的Flink SQL是在Yarn上运行,但是在公司应用容器化的背景下,可以统一使用公司K8S资源池,同时考虑到任务之间的隔离性以及任务的弹性调度,Flink SQL任务K8S化是必须进行的,所以我们也希望通过这次升级直接利社区的on K8S能力,直接将FlinkSQL集群迁移到K8S上。特别是社区在Flink 1.13中on Native K8S能力的支持完善,为了紧跟社区同时提升有赞实时计算引擎的能力,经过一些列调研,我们决定将有赞实时计算引擎由Flink 1.10升级到Flink 1.13.2。
很期待用纯sql的形式来处理流式数据,flink 1.10推出了生产可用的 Hive 集成,拥有了更强的流式 SQL 处理能力。这次我们就来尝试一下啦~~
Flink提供三层API。 每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡,并针对不同的用例。
针对 datastream api 大家都比较熟悉了,还是那句话,在 datastream 中,你写的代码逻辑是什么样的,它最终的执行方式就是什么样的。
期待 Flink 1.9 整合 Flink 和 Blink 的版本。突然心血来潮,打算自己编一版 Blink 玩玩,这篇文章分为两个部分:
其实比较也没啥意义,不同社区发展的目标总是会有差异,而且 Flink 在真正的实时流计算方面投入的精力很多。不过笔者想表达的是,Apache Hive 已经成为数据仓库生态系统的焦点,它不仅是一个用于大数据分析和 ETL 的 SQL 引擎,也是一个数据管理平台,所以无论是 Spark,还是 Flink,或是 Impala、Presto 等,都会积极地支持集成 Hive 的功能。
大家好,我是老羊,今天我们来学习 Flink SQL 中的 TopN、Order By、Limit 3个操作。
大家好,我是老羊,今天我们来学习 Flink SQL 中的· Over 聚合操作。
以下面的 SQL 为例,我们来介绍下其在离线中和在实时中执行的区别,对比学习一下,大家就比较清楚了
protobuf 作为目前各大公司中最广泛使用的高效的协议数据交换格式工具库,会大量作为流式数据传输的序列化方式,所以在 flink sql 中如果能实现 protobuf 的 format 会非常有用(目前社区已经有对应的实现,不过目前还没有 merge,预计在 1.14 系列版本中能 release)。
Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。
Apache Flink 社区正式宣布 Apache Flink 1.7.0 发布。最新版本包括解决了420多个问题以及令人兴奋的新增功能,我们将在本文进行描述。有关更多的详细信息请查看完整目录。
1.什么是SQL Stream Builder Cloudera Streaming Analytics(CSA)提供了一个易于使用的交互式SQL Stream Builder(SSB)作为服务,用于通过 SQL创建对数据流的查询。 SQL Stream Builder (SSB)是一个功能全面的交互式UI工具,可以使用SQL创建有状态的流处理作业。通过使用 SQL,您可以简单轻松地声明过滤、聚合、路由和以其他方式改变数据流的表达式。SSB 是一个作业管理接口,可用于在流上编写和运行 SQL,以及为结果创
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