Flink是一个分布式大数据计算引擎,可对有限流和无限流进行有状态的计算,支持Java API和Scala API、高吞吐量低延迟、支持事件处理和无序处理、支持一次且仅一次的容错担保、支持自动反压机制、兼容Hadoop、Storm、HDFS和YARN。
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。
相信经过前面几篇 Flink 文章的学习,大家对于Flink的代码书写一定非常期待。本篇博客,我们就来扒一扒关于Flink的DataSet API的开发。
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:
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。
首先要想运行Flink,我们需要下载并解压Flink的二进制包,下载地址如下:https://flink.apache.org/downloads.html
1. WordCount批处理Java版 package com.bairong.flink.java; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment; import org.apache.flink.api.java.operators.AggregateOperator; import org.apache.flink
在Flink批处理过程中不需要执行execute触发执行,在流式处理过程中需要执行env.execute触发程序执行。
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。
本文为 Flink SQL 系列文章的第二篇,前面对 Flink 1.9 Table 新架构及 Planner 的使用进行了详细说明,本文详细讲解 5 个 TableEnvironment 及其适用场景,并介绍 Flink 社区对 TableEnvironment 的未来规划。主要内容如下:
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。 Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询 API,它允许我们以非常直观的方式,组合来自一些关系运算符的查询(比如 select、filter 和 join)。而对于 Flink SQL,就是直接可以在代码中写 SQL,来实现一些查询(Query)操作。Flink 的 SQL 支持,基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite(Apache 开源 SQL 解析工具)。
不知不觉,这已经是快速入门Flink系列的第7篇博客了。早在第4篇博客中,博主就已经为大家介绍了在批处理中,数据输入Data Sources 与数据输出Data Sinks的各种分类(传送门:Flink批处理的DataSources和DataSinks)。但是大家是否还记得Flink的概念?Flink是 分布式、 高性能、 随时可用以及准确的为流处理应用程序打造的开源流处理框架。所以光介绍了批处理哪里行呢!本篇博客,我们就来学习Flink流处理的DataSources和DataSinks~
当前最著名的交互式编程环境莫属Jupyter Notebook了,程序员可以启动一个交互的Session,在这Session中编写代码、执行程序、获取结果,所见即所得。
开发flink应用我们需要引入对应的maven依赖 flink-java、flink-streaming-java,以及 flink-clients(客户端,也可以省略)
官网:https://flink.apache.org/ 一、Flink的重要特点 1)事件驱动型(Event-driven) 事件驱动的应用程序是一个有状态的应用程序,它从一个或多个事件流接收事件,并通过触发计算、状态更新或外部操作对传入事件作出反应。 事件驱动应用程序是传统应用程序设计的一种发展,它具有分离的计算和数据存储层。在这种体系结构中,应用程序从远程事务数据库读取数据并将其持久化。 相反,事件驱动应用程序基于有状态流处理应用程序。在这个设计中,数据和计算被放在同一个位置,从而产生本地(内存或
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。
导入成功之后有一点要注意,就是java_2.12中的2.12指的是scala的版本,导入依赖成功之后即在对应目录创建包与对应类开始项目的编写。
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!
Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务:
1.下面哪个不是 Dataset的转换算子() A. readTextFile B reduce distinct D rebalance
分布式流处理需求日益增加,包括支付交易、社交网络、物联网(IOT)、系统监控等。业界对流处理已经有几种适用的框架来解决,下面我们来比较各流处理框架的相同点以及区别。 分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图(DAG)。 DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行D
分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图(DAG)。
https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.12.0/flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz
Apache Flink® - Stateful Computations over Data Streams
写在前面: 博主是一名大数据的初学者,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一天的生活就是一生的缩影。
本文将从FlatMap概念和如何使用开始入手,深入到Flink是如何实现FlatMap。希望能让大家对这个概念有更深入的理解。
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎?当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。 在大数据领域,现在已经不缺少数据处理框架了,但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后,貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了,所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇,我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个例子,感觉和spark非常类似,心理就倾向于认为flink又是一个模仿spark的框架。但是随着了
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
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。
Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
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。
Flink提供了多个层次的API供开发者使用,越往上抽象程度越高,使用起来越方便;越往下越底层,使用起来难度越大
注:数据文件/Users/jimmy/Downloads/word.txt的位置,大家可根据实际情况调整,该文件的内容类似:
之前的《万字长文深度解析WordCount程序》使用WordCount展示了Flink程序的基本结构,本文将以股票价格案例来演示如何使用Flink的DataStream API。通过本文,你可以学到:
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.
Spark、Flink、Beam Beam编写完适用于Spark、Flink使用
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时,Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎,原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。
导读:Flink是由德国几所大学发起的的学术项目,后来不断发展壮大,并于2014年末成为Apache顶级项目。Flink如何在流处理中多得王者地位?带着问题在文章寻找答案吧。
这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop、Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着。
本文介绍了Apache Flink在大数据处理中的优势,包括Apache Flink的设计、架构、运行原理、应用案例、部署方式、兼容性等方面,并探讨了如何将Apache Flink与Apache Storm进行比较。通过本文的介绍,可以帮助读者更好地了解Apache Flink,并掌握如何在实际项目中应用Apache Flink。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。Flink被设计为可以在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模执行计算。目前市场上主流的流式计算框架有Apache Storm、Spark Streaming、Apache Flink等,但能够同时支持低延迟、高吞吐、Exactly-Once(收到的消息仅处理一次)的框架只有Apache Flink。
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外,Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。百度百科
深入比较 Apache Flink和 Apache Spark,探索它们在数据处理方面的差异和优势,以帮助您确定最适合的数据处理框架。
Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算。
原文地址:https://dzone.com/articles/getting-started-with-batch-processing-using-apache
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