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  • Flink&Blink编程模型和核心概念2020-02-29 18:00:13

    一.Flink新特性   1.支持Scala2.12   2.对SQL功能进行完善     a.Streaming SQL新增Temporal Tables【时态表】       时态表:时态表记录了数据改变的历史状态,该表可以返回特定时间点的表的内容。     b.Streaming SQL支持模式匹配       模式匹配:Flink CE

  • 如何分析及处理 Flink 反压?2020-02-27 16:55:53

    如何分析及处理 Flink 反压?反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull

  • 102万行代码,1270 个问题,Flink 新版发布了什么?2020-02-27 15:56:55

    阿里妹导读: Apache Flink 是公认的新一代开源大数据计算引擎,可以支持流处理、批处理和机器学习等多种计算形态,也是Apache 软件基金会和 GitHub 社区最为活跃的项目之一。 2019 年 1 月,阿里巴巴实时计算团队宣布将经过双十一历练和集团内部业务打磨的 Blink 引擎进行开源并向 Apach

  • 使用Docker搭建Flink集群2020-02-27 13:08:00

    文章目录前言方式一:使用docker命令进行构建方式二:使用docker-compose进行构建如何查看Flink集群和日志通过web查看集群查看日志命令答疑解惑 前言 最近接触了一下docker,想搭个Flink集群玩一玩,在网上搜了一下,发现挺多都是从Dockerfile开始构建的,然后我在官网上看了一下,发现

  • Flink笔记(二十八):Flink Broadcast State 状态广播2020-02-25 12:38:02

    1.前言        在 Apache Flink 1.5.0 中引入了广播状态(Broadcast State)。广播状态模式指的一种流应用程序,其中低吞吐量的事件流(例如,包含一组规则数据/字典数据)被广播到某个 operator 的所有并发实例中,然后针对来自另一条原始数据流中的数据,进行关联操作。 2.Broadca

  • flink总结2020-02-23 14:02:14

    文章目录0、flink是什么1、Flink特性2、flink部署运行模式3、获取source的方式4、 常见Transformation操作5、常见sink操作6、dataSet当中的广播变量7、累加器8、Flink的Table以及SQL9、Flink架构概述10、并行度、Slot、Task11、数据传输的方式12、Operator Chain的条件13、

  • Flink(五) —— DataStream API2020-02-22 18:53:30

    package flink import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.api.scala._ case class SensorReading(id: String, timestamp: Long, temperature: Double) object SourceTest { def main(args: Array[String]): Un

  • Flink/Spark 如何实现动态更新作业配置2020-02-22 15:05:18

    原文链接https://cloud.tencent.com/developer/article/1483745   点赞 收藏 分享 文章举报 grefen 发布了71 篇原创文章 · 获赞 8 · 访问量 16万+ 私信 关注

  • 编译flink1.9.0 报flink-fs-hadoop-shaded找不到2020-02-22 09:36:02

    编译flink1.9.0 报flink-fs-hadoop-shaded找不到 1.Flink 源码下载 git clone git@github.com:apache/flink.git 然后你可以切换到项目的不同分支,执行下面命令将代码切换到 release-1.9 分支: git checkout release-1.9 2.Flink 源码编译 mvn clean install -Dmaven.test.s

  • 【大数据】技术选型对比2020-02-21 21:02:11

      公司要开搞大数据了,针对大数据的一般姿势做了个简单调研。   一、通用架构   二、组件选择 1、Hdfs、HBase Hdfs:分布式文件存储,无缝对接所有大数据相关组件。高容错(多副本)、高吞吐。适合一次写入,多次读出。不适合低延迟读取、小文件存储(寻址时间超过读取时间)。 HBase:非关系

  • 01-Flink运行架构2020-02-05 21:58:18

      1.flink运行时的组件   ​       Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件,它们会在运行流处理应用程序时协同工作:   作业管理器(JobManager)、资源管理器(ResourceManager)、任务管理器(TaskManager),   以及分发器(Dispatcher)。因为 Flink 是用 Java 和 Scala 实现的,所以所有组

  • Flink的特点和优点2020-02-04 09:57:59

    1、同时支持事件时间和处理时间语义。事件时间语义能够针对无序事件提供精确、一致的结果;处理时间语义能够用在具有极低延迟需求的应用中。 2、提供精确一次(exactly once)的状态一致性保障。 3、层次化的API在表达能力和易用性方面各有权衡。表达能力由强到弱(易用性由弱到强)依次是:P

  • Flink之Source创建的几种方式2020-02-03 14:03:26

    java 版本 package source; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment; import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import java.util.Arr

  • 在mac上Flink1.9.0源码编译(使用yhadoop2.6.0-cdh5.15.1)2020-02-02 21:37:42

    源码编译安装flink 前置条件: JDK8 Maven3 (jdk 和 maven 请自行搜索,谢谢!) 通过下载Flink源码进行编译,不是使用直接下载二进制包 Flink GitHub 地址 在releases中找到自己需要的版本。我用的是1.9.0版本:1.9.0 tar -zxvf flink-release-1.9.0.tar.gz [-C 可以指定需要放置的目

  • Flink Window分析及Watermark解决乱序数据机制深入剖析-Flink牛刀小试2020-02-02 16:03:45

    转发https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84455619: 1 The Time 针对stream数据中的时间,可以分为以下三种: Event Time:事件产生的时间,它通常由事件中的时间戳描述。 Ingestion time:事件进入Flink的时间 Processing Time:事件被处理时当前系统的时间 Flink中,默认Ti

  • Flink采坑记录2020-02-02 12:01:23

    1.运行./yarn-session.sh命令报错 [hadoop@hadoop002 bin]$ ./yarn-session.sh --help Error: A JNI error has occurred, please check your installation and try again Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/yarn/exception

  • 在centos7.2上Flink1.9.1源码编译(hadoop2.6.0-cdh5.15.1)2020-02-02 09:39:53

    编译步骤参照官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/flinkDev/building.html 0.按照官网:In addition you need Maven 3 and a JDK (Java Development Kit). Flink requires at least Java 8 to build.配置好前置条件。 1.github获取flink 最

  • Flink之ProcessFunction API(底层API)2020-02-01 18:40:21

    一、产生背景 转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下,极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。 基于此,DataStream API提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermark以及注册

  • Flink State2020-02-01 15:02:03

    1、通常意义上,函数里所有需要任务去维护并用来计算结果的数据都属于任务的状态。比如 +1的算子,中间结果就是状态。 2、状态有两种, 算子状态:作用域是某个算子任务,所有在同一个并行任务之内的记录都能访问到相同的状态。算子状态不能通过其他任务访问。 健值分区状态: 3、有状态的流

  • 使用Java lambda表达式实现Flink WordCount2020-01-31 12:53:24

    本篇我们将使用Java语言来实现Flink的单词统计。代码开发环境准备导入Flink 1.9 pom依赖<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.9.0<

  • Flink2020-01-24 16:54:44

    许多大厂使用flin + storm.spart/storm是批处理大数据,flink是流处理大数据。也就是说支持增量的更新,不用牵一发而动全身,实施更改。 安装和部署。 可以用kubernates管理cluster,把程序部署到集群中。也可以部署到本地虚拟机。 nc -l -p 9000,然后输入命令行数据。 然后 datastream.m

  • 大数据学习之 Flink2020-01-17 16:39:29

    目录   一:简介 二:为什么选择Flink 三:哪些行业需要 四:Flink的特点 五:与sparkStreaming的区别 六:初步开发 七:Flink配置说明 八:环境 九:运行组件 一:简介 Flink 是一个框架和分布式得计算引擎,对于无界和有界数据流进行状态计算   二:为什么选择Flink 流数据更真实地反应了我们得生

  • Flink Parallelism 与 Slot 理解2020-01-17 13:40:48

    文章目录what Parallelism Slot ?Slot 和 Parallelism 的关系1.Slot 是指 TaskManager 最大能并发执行的能力2.parallelism 是指 TaskManager 实际使用的并发能力总结 what Parallelism Slot ? parallelism 是并行的意思 slot 槽位的意思 先来看一张Flink官网中一张经典图

  • IDEA 代码生成jar包2020-01-15 20:40:32

    File → Project Settings → Artifacts + 选择jar → empty 起名 点击 + 之后选择Module Output 因为这里linux虚拟机上安装的flink有jar包我们这里就不打包flink本身的jar包了 点击ok 点击build → Build Artifacts rebuild 完成 点赞 收藏 分享

  • Flink实现计数器2020-01-15 13:41:30

    一种错误的实现方式:这个下面就是一种错误的实现方式,首先定义数据源,其中有五个单词,然后进行数据处理,map里面实现了RichMapFunction接口,重写map方法,先定义一个计数器counter为0,每读一个单词,counter加一,就把这个单词变为counter进行输出,这里设置的并行度为1,输出结果是1,2,3,4,5

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