我们知道 Flink 有Table(表)、View(视图)、Function(函数/算子)、Database(数据库)的概念,相对于这些耳熟能详的概念,Flink 里还有一个 Catalog(目录) 的概念。
1.11.0 之前,用户如果依赖 Flink 的 source/sink 读写关系型数据库或读取 changelog 时,必须要手动创建对应的 schema。但是这样会有一个问题,当数据库中的 schema 发生变化时,也需要手动更新对应的 Flink 任务以保持类型匹配,任何不匹配都会造成运行时报错使作业失败。这个操作冗余且繁琐,体验极差。
Catalog 提供元数据,如数据库、表、分区、视图,以及访问存储在数据库或其他外部系统中的数据所需的函数和信息。
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.
Mysql中ResultSet默认会将一次查询的结果存入内存中。如果数据量比较大,就会占用大量的内存。如果内存不够,就会报错。
Flink 1.10 release 文档描述了一些比较重要的点,比如配置、操作、依赖、1.9 版本和 1.10 版本之间的区别,如果你准备将 Flink 升级到 1.10 版本,建议仔细看完下面的内容。
在最新版本的Flink 1.10中,PyFlink支持Python用户定义的函数,使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数。但是,听完所有这些后,您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么?作为PyFlink的快速指南,本文将回答这些问题。
在《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到Mysql》一文中,我们讲到如何通过定义Souce、Sink和Execute三个SQL,来实现数据读取、清洗、计算和入库。 如下图所示SQL是最高层级的抽象,在它之下是Table API。本文我们会将例子中的SQL翻译成Table API来实现等价的功能。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
1.最近工作中接触到相关的风控项目,里面用到Flink组件做相关的一些流数据或批数据处理,接触后发现确实大数据组件框架比之传统应用开发,部署,运维等方面有很大的优势;
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将通过一个处理数据后存入 MySQL 的作业示例,为您详细介绍如何使用 PyFlink。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanu
最近几天因为工作比较忙,已经几天没有及时更新文章了,在这里先给小伙伴们说声抱歉…临近周末,再忙再累,我也要开始发力了。接下来的几天,菌哥将为大家带来关于FlinkSQL的教程,之后还会更新一些大数据实时数仓的内容,和一些热门的组件使用!希望小伙伴们能点个关注,第一时间关注技术干货!
导读:本文重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展;Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建;Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用。
Flink Table\SQL API 允许用户使用函数进行数据处理、字段标准化等处理。
Table API和SQL集成在共同API中。这个API的中心概念是一个用作查询的输入和输出的表。本文档显示了具有表API和SQL查询的程序的常见结构,如何注册表,如何查询表以及如何发出表。 Table API和SQL捆绑在flink-table Maven工程中。 为了使用Table API和SQL,必须将以下依赖项添加到您的项目中: <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-table_2.10</a
Catalog 提供了元数据信息,例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。
在数仓ETL、实时计算的场景下,我们基于Flink SQL批流一体的框架进行了一定规模的作业迁移。在研发作业管理系统中,我们引入Apache Zeppelin组件作为Flink SQL作业提交客户端,Flink 批流作业可视化预览的核心组件。在一年多时间的产线实践中,我们对作业提交的方式策略进行了几次演进,目前在跑作业规模Flink Batch 任务日均运行超5000次,流作业500+,均稳定运行。
摘要:本文整理自阿里云高级开发工程师 Apache Flink Committer、Flink 1.16 Release Manager 黄兴勃(断尘),在 FFA 2022 核心技术专场的分享。本篇内容主要分为四个部分:
在《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到外部系统》一文中,我们将字数统计结果输出到终端。本文将模拟生产环境,将结果输出到Mysql数据库。
许多的数据科学家,分析师和 BI 用户依赖交互式 SQL 查询分析数据。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。开发者可以很方便地在一个程序中通过 SQL 编写复杂的分析查询。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《0基础学习PyFlink——Map和Reduce函数处理单词统计》和《0基础学习PyFlink——模拟Hadoop流程》这两篇文章中,我们使用了Python基础函数实现了字(符)统计的功能。这篇我们将切入PyFlink,使用这个框架实现字数统计功能。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 🌰 昨天我们学习完Table API后,今天我们继续学SQL,Table API和SQL可以处理SQL语言编写的查询语句,但是这些查询需要嵌入用Java、Scala和python编写的程序中。 🌱flink sql只需要具备 SQL 的基础知识即可,不需要其他编程经验。我的SQL 客户端选择的是docker安装的Flink SQL Click,大家根据自己的需求安装即可。 目录 1. SQL客户端 2. SQL语句 2.1 create 2.2 drop 2
作为广受认可的分布式数据库,OceanBase 已在众多企业关键业务系统中得到广泛应用。在 Apache Doris 社区,有众多用户选择基于 OceanBase 与 Apache Doris 以构建强大的数据处理与分析链路,本文将详细介绍如何便捷高效将数据从 OceanBase 迁移/同步至 Apache Doris 。
Apache Flink 社区迎来了激动人心的两位数位版本号,Flink 1.10.0 正式宣告发布!作为 Flink 社区迄今为止规模最大的一次版本升级,Flink 1.10 容纳了超过 200 位贡献者对超过 1200 个 issue 的开发实现,包含对 Flink 作业的整体性能及稳定性的显著优化、对原生 Kubernetes 的初步集成以及对 Python 支持(PyFlink)的重大优化。
流处理是通过在数据运动时对数据应用逻辑来创造商业价值。很多时候,这涉及组合数据源以丰富数据流。Flink SQL 执行此操作并将您应用于数据的任何函数的结果定向到接收器中。业务用例,例如欺诈检测、广告印象跟踪、医疗保健数据丰富、增加财务支出信息、GPS 设备数据丰富或个性化客户通信,都是使用Hive表来丰富数据流的很好的例子。 因此,Hive 表与 Flink SQL 有两种常见的用例:
摘要:本文介绍了安家老师带来的的 Dinky 在 K8S 上进行整库同步的实践分享。内容包括:
CDC 变更数据捕获技术可以将源数据库的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的。本文基于腾讯云 Oceanus 提供的 Flink CDC 引擎,着重介绍 Flink 在变更数据捕获技术中的应用。 一、CDC 是什么? CDC 是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库(Source)的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的(Sink)。在同步过程中,还可以对数据进行一定的处理,例如分组(GROUP BY)、多表的关联(JOIN)等。 例如对于电商平台,用户的订单
Flink本身是批流统一的处理框架,所以Table API和SQL,就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善,处于活跃的开发阶段。
阿里巴巴技术专家,Apache Hive PMC成员,加入阿里巴巴之前曾就职于Intel、IBM等公司,主要参与Hive、HDFS、Spark等开源项目。
在本次实验中,您将使用 Cloudera SQL Stream Builder来捕获和处理来自外部数据库中活动的更改。
CDC 是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库(Source)的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的(Sink)。在同步过程中,还可以对数据进行一定的处理,例如分组(GROUP BY)、多表的关联(JOIN)等。
本文整理自 Dinky 实时计算平台 Maintainer 亓文凯老师在 Apache Doris & Apache SeaTunnel 联合 meetup 的实践分享,通过 Doris + Flink + DolphinScheduler + Dinky 构建开源数据平台。
Flink 的 Table & SQL API 可以处理 SQL 语言编写的查询语句,但是这些查询需要嵌入用 Java 或 Scala 编写的 Table 程序中。此外,这些程序在提交到集群前需要用构建工具打包。这或多或少限制了 Java/Scala 程序员对 Flink 的使用。
了解一个组件的最好方式是先使用该组件,今天我们就来聊聊如何通过java api对iceberg进行操作。
Paimon的前身是Flink-Table-Store,希望提供流批一体的存储,提供一定的OLAP查询能力(基于列式存储),做到毫秒级别的实时流式读取。Flink-Table-Store希望能够支持Flink SQL的全部概念,能够结合Flink SQL提供DB级别体验,并且支持大规模的更新。Flink-Table-Store希望能够结合Flink,实现完整的流批一体体验(计算+存储),同时拓展Flink-Table-Store的生态,升级为Paimon,来支持更多大数据引擎的查询/写入。如果我们希望深度使用Paimon,并充分利用Paimon的特性,那么了解Flilnk写入Paimon的过程十分重要,本文希望通过源码分析的方式带大家充分了解Flink写入Paimon的完整过程。
为了方便,我们依然使用from_collection从内存中读取数据。 和使用Table API类似,我们给from_collection传递的第二参数是每行数据类型。本例中是String,即“A C B”的类型。
作为一家以 “客户第一” 为价值观的公司,袋鼠云一直以来关注客户体验,专注提升产品品质,不断收集客户反馈,持续增加新功能并不断优化旧功能,为用户输出最佳产品使用体验。2022 年上半年,我们新增了许多重要功能,并进行了若干细节更新,然后整理了这份产品优化报告,在此与您分享,欢迎您提出宝贵建议。
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。
这个代码是sql-client.sh中成功读取到MySQL插入的数据,此时在MySQL中对数据的操作即可通过FlinkCDC连接展示在此界面。
本次Release版本修复1.2K个问题,对Flink作业的整体性能和稳定性做了重大改进,同时增加了对K8S,Python的支持。
Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的,继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。Spark主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件。
本文是关于如何在实时分析中使用云原生应用程序对股票数据进行连续 SQL 操作的教程。
由于我们要连接新的数据库,理所当然的要引入该数据库的驱动包,这与mysql驱动包类似
摘要:本文介绍了韩非老师带来的 Dinky 实践系列之 Flink Catalog 元数据管理的分享。内容包括:
上一次发文,好像还是上一次,鸽了这么久,开始还是有一些心理负担的,但是时间长了,好像就坦然了一些,但问题终究还是要面对的,所以今天我来了。。。
Apache Hudi(发音为“hoodie”)是下一代流数据湖平台。 Apache Hudi 将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。 Hudi 提供表、事务、高效的更新插入/删除、高级索引、流式摄取服务、数据集群/压缩优化和并发性,同时将您的数据保持为开源文件格式。
功能亮点:当flink和spark同时接入hive metastore时,用hive metastore对hudi的元数据进行管理,无论是使用flink还是spark引擎建表,另外一种引擎或者hive都可以直接查询。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云