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  • Flink学习2022-02-27 23:34:11

    一.定义 Flink是一个分布式计算框架,可以处理海量数据,既可以离线批处理,也可以做实时流处理。主要是用于实时流处理。 flink实时流处理的优势可以归纳为三点: ①低延迟 ②高吞吐 ③支持精确一次 从上图,可以看出flink可以接受多种数据源数据,比如socket,file,Kafka数据源等,然后通过

  • Flink-join的三种方式2022-02-25 22:34:52

    Join /** * * 将两个数据流,进行join * * 如果让两个流能够join上,必须满足以下两个条件 * 1.由于数据是分散在多台机器上,必须将join条件相同的数据通过网络传输到同一台机器的同一个分区中(按照条件进行KeyBy) * 2.让每个流中的数据都放慢,等等对方(划分相同类型,长度一

  • streamx如何支持我司线上实时作业2022-02-25 18:58:32

    导读:本文主要带来 streamx 在我司中实时任务的应用,我们的部署方式是onyarn的模式,然后使用的版本是自己编译的1.2.1,都是基于Flink做的任务开发。 本文通过一下几个点展开: streamx 调研及部署streamx sql作业开发streamx custom code作业开发streamx 监控streamx 作业的任务问题

  • 大数据_Flink_数据处理_运行时架构1_flink四大组件---Flink工作笔记00162022-02-25 09:04:11

    然后我们分别来看flink运行时的组件,提交流程,任务调度原理。   可以看到运行时的组件有4个 分别是作业管理器,任务管理器,资源管理器和分发器。   首先看作业管理器。 作业管理器是控制一个应用程序执行的主进程,也就是说每个应用程序都会被一个不同的作业管理器所控制执行。 j

  • flink读取kafka数据并回写kafka2022-02-24 18:00:52

    package Consumer; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import o

  • Flink_06_ProcessAPI(个人总结)2022-02-24 14:01:03

        声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面, 言辞官方的文章               2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章               3. 若有错误不当之处, 请指出 侧输出流(SideOutput) 即

  • Flink Sql With 1.14 查询-窗口函数(TVFs)(译)2022-02-23 22:34:25

    流媒体 Windows 是处理无限流的核心。Windows 将流分成有限大小的“桶”,我们可以在这些桶上应用计算。本文档重点介绍如何在 Flink SQL 中执行窗口化,以及程序员如何从其提供的功能中获得最大收益。 Apache Flink 提供了几个窗口表值函数 (TVF) 来将表的元素划分为窗口,包括: 翻滚

  • flink学习笔记2022-02-23 22:03:45

    1 依赖设置 1 scala的基本依赖设置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=&qu

  • Flink Sql With 1.14 Queries 查询-概览(译)2022-02-23 22:03:36

    查询 # SELECT语句和VALUES语句是sqlQuery()用TableEnvironment. 该方法将 SELECT 语句(或 VALUES 语句)的结果作为Table. ATable可用于后续 SQL 和 Table API 查询,转换为 DataStream或写入 TableSink。SQL 和 Table API 查询可以无缝混合,并进行整体优化并转换为单个程序。 为

  • Apache Iceberg 0.13 特性介绍-Flink/Spark新版本支持、增量删除等特性来袭2022-02-23 15:59:52

    来源 | https://tabular.io/blog/whats-new-in-iceberg-0.13/ 作者 | Ryan Blue (Apache Iceberg PMC) 翻译 | liliwei Apache Iceberg 社区刚刚发布了 0.13 版,其中有很多很棒的新增功能!在这篇文章中,我将介绍一些本版本的亮点功能。 完善对多个引擎支持 Iceberg 0.13 增加了对

  • Flink-1.12.0/1.14.3-CDH6.3.2源码编译、CDH-Flink-Parcel制作、CDH6.3.2集成Flink1.12.0/1.14.32022-02-23 14:30:53

    **自己编译的Flink源码,并制作相应的parcel,已完成flink1.12和最新flink版本1.14.3.**如果不想自己编译,可以使用我编译和制作好的parcel文件。亲测可用。可以参考我另一篇文章,下载! flink-parcel制作过程 以CDH6.3.2、FLINK1.9.1为例 (1)下载制作包 git clone https://github.co

  • 我是 Flink,现在 “背” 感压力2022-02-22 22:33:52

    为什么你的Flink运行开始减慢了? 为什么你试遍Flink参数还是无法解决? Flink背压常常发生在生产事故中,切记不要掉以轻心。 不知为何,最近的我开始走下坡路了。。。 1 故事的开始 此刻,我抬头看了一眼坐在对面的这个家伙: 格子衫、中等身材,略高的鼻梁下顶着一副黑框眼镜,微眯的目

  • flink 任务提交流程源码解析2022-02-22 19:01:59

    flinkjob 提交流程 任务启动流程图1客户端的工作内容1.1解析命令1.2 执行用户代码 2集群工作内容2.1 启动AM2.2启动JobManager和 ResourceManager2.3 申请资源 启动 taskmanager 3分配任务3.1 资源计算3.2 分发任务 总结 任务启动流程图 可以先简单看下流程图,对比下面

  • Flink写入数据到MySQL案例2022-02-22 16:04:19

    案例准备: 1、启动MySQL,在mysql中创建数据库flinkdb,并创建表sensor_temp CREATE TABLE sensor_temp ( id varchar(32), temp double ) 代码实现: def main(args: Array[String]): Unit = { val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getEx

  • Flink流处理2022-02-22 12:35:11

    Flink流处理 1. 输入数据集DataSource Flink 中可以使用 StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment创建流处理的执行环境。 Flink 中可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(source) 来为程序添加数据来源。 Flink 已经提供了若干实现好了的 source funct

  • Flink CEP complex event process 原理和案例详解2022-02-21 19:31:24

    CEP(软件领域)_百度百科 https://baike.baidu.com/item/CEP/17842753 Flink-复杂事件(CEP) - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43448829 Flink CEP 原理和案例详解 - 云+社区 - 腾讯云 https://cloud.tencent.com/developer/article/1683066 Flink CEP SQL详解_huahuaxiaoshao的博

  • Flink常用算子2022-02-21 18:32:15

    Operators map DataStream → DataStream flatMap DataStream → DataStream fliter DataStream → DataStream keyBy DataStream → KeyedStream 对数据进行分流 reduce KeyedStream/WindowedStream/AllWindowedStream → DataStream 用于keyBy或者window/windowAll之

  • 大数据_Flink_数据处理_资源的分配和并行度测试---Flink工作笔记00132022-02-20 09:03:39

    上一节我们已经知道了怎么样提交job,以及在提交job的时候给job配置并行度,以及查看 运行计划对吧,但是我们没有运行起来,我们说,我们有4个task,但是我们只有1个slot对吧 可以看到上面available task slots是1对吧,不够分配的,所以任务一直停滞,没有执行.   然后我们再看我们应

  • 5.Flink实时项目之业务数据准备2022-02-19 22:35:37

    1. 流程介绍 在上一篇文章中,我们已经把客户端的页面日志,启动日志,曝光日志分别发送到kafka对应的主题中。在本文中,我们将把业务数据也发送到对应的kafka主题中。 通过maxwell采集业务数据变化,相当于是ods数据,把采集的数据发送到kafka的topic(ods_base_db_m)中,然后flink从kafka消费数

  • Idea测试Flink程序2022-02-18 14:34:39

    一、导入项目,添加jar包 右键项目=》open module setting 选择Flink1.9的lib目录下flink-dist_2.11-1.9.2.jar包(对应运行版本) 保存即可。 二、运行时指定main方法参数

  • flink基础_day012022-02-17 21:32:24

    FlinK 1.12批流一体 flink 1.13.0 流处理应用更加简单高效 flink 的引入 第1代——Hadoop MapReduce 首先第一代的计算引擎,无疑就是 Hadoop 承载的 MapReduce。它将计算分为两个阶段,分别为 Map 和 Reduce。对于上层应用来说,就不得不想方设法去拆分算法,甚至于不得不在上层应用实

  • Hudi初始2022-02-16 21:35:47

    一、Hudi是什么 Hudi(Hadoop Upserts anD Incrementals):用于管理分布式文件系统DFS上大型分析数据集存储。 Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象,它能够使DFS数据集在分钟级的时延内支持变更,也支持下游系统对这个数据集的增量处理。   二、Hudi功能 Hudi是在大数据

  • Spark和Flink两种大数据计算引擎对比2022-02-16 12:33:11

    Flink vs Spark        Apache Spark和Flink都是下一代大数据工具抢占业界关注的焦点。两者都提供与Hadoop和NoSQL数据库的本机连接,并且可以处理HDFS数据。两者都是几个大数据的好方法问题。但由于其底层架构,Flink比Spark更快。Apache Spark是Apache存储库中最活跃的组件。S

  • Flink HA Yarn2022-02-16 03:00:35

    前提安装和启动好zookeeper,hadoop (1) yarn-site.xml <?xml version="1.0"?> <!-- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy

  • flink写入clickhouse之单表写入2022-02-15 17:04:24

    flink写入clickhouse之单表写入 简介 flink有一个标准的jdbc sink,提供批量,定时的提交方法。 参考flink文档:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/connectors/datastream/jdbc/ 同时,如果设置了checkpoint,在做checkpoint时候会进行一次提交。 基于这

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