各个数据使用方在业务低峰期各种抽取所需数据(缺点是存在重复抽取而且数据不一致)由统一的数仓平台通过sqoop到各个系统中抽取数据(缺点是sqoop抽取方法时效性差，一般都是T+1的时效性)基于trigger或时间戳的方式获得增量的变更(缺点是对业务方侵入性大，带来性能损失等)这些方案都不能算完美，我们在了解和考虑了不同实现方式后，认为要想同时解决数据一致性和实时性，比较合理的方法应该是基于日志的解
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2024-03-28 13:07:05
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1、什么是flinkflink是一种流处理框架，通常使用场景是消费kafka数据进行分组聚合后发送到其他系统，分组与聚合是flink的核心，在本文中仅阐述单个使用场景。流数据相当于是连续不断的数据，生产上的kafka中的日志数据就可以理解为流数据，流数据还分为有界流和无界流，有界即文本数据作为datastream这种有固定大小的数据，无界即源源不断的数据。2、flink的界面下图为flink的界面
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2023-10-10 09:49:06
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Flink 的基本架构图 从整体的架构图中可以看到，对于完整的Flink来说，可以分为Flink Client客户端，JobManager 和 TaskManager三个部分。而个组件之间的通信时通过Akka Framework来完成的。Flink Client 客户端Flink客户端负责体提交 / 取消 / 更新任务到JobManager，而JobManager会对状态以及统计数据进行反馈。//
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2023-06-15 18:36:28
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flume简单使用案例1、端口监听1.1、编写配置文件1.2、执行任务2、监控指定目录2.1、编写配置文件2.2、执行任务3、监控指定文件并过滤内容3.1、编写配置文件3.2、执行任务 1、端口监听1.1、编写配置文件编写配置文件，并保存为netcatToLog.conf# 给agent起一个名字为a
a.sources = r1
a.channels = c1
a.sinks = k1
#
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2024-03-23 11:04:14
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# 使用Java实现Flink实时计算Kafka数据
对于许多开发者而言，实时数据处理是一个非常重要的主题。Apache Flink是一个强大的流处理框架，与Kafka结合使用能够处理实时数据流。本文将指导你如何使用Java来实现Flink实时计算Kafka数据。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解实现的整体流程。下面是实现步骤的一个表格：
```markdown
| 步骤编号 | 步
随着微博业务线的快速扩张，微博广告各类业务日志的数量也随之急剧增长。传统基于 Hadoop 生态的离线数据存储计算方案已在业界形成统一的默契，但受制于离线计算的时效性制约，越来越多的数据应用场景已从离线转为实时。微博广告实时数据平台以此为背景进行设计与构建，目前该系统已支持日均处理日志数量超过百亿，接入产品线、业务日志类型若干。 一.技术选型 相比于 Sp
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2024-03-08 14:21:32
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导读：随着大数据的快速发展，行业大数据服务越来越重要。同时，对大数据实时计算的要求也越来越高。今天会和大家分享下爱奇艺基于Apache Flink的实时计算平台建设实践。今天的介绍会围绕下面三点展开：Flink的现状与改进平台化的探索和实践：实时计算平台Flink业务案例01Flink的现状与改进1. Flink现状首先和大家分享下爱奇艺大数据服务的发展史。我们从2012年到2019年，
文章目录本节引导使用场景依赖第一个CEP不完整程序模式（pattern） API单个模式量词条件组合模式循环模式中的连续性模式操作 consecutive()模式组匹配后跳过策略检测模式从模式中选取处理超时的部分匹配便捷的API(旧api迁移到新api)CEP库中的时间按照事件时间处理迟到事件时间上下文可选的参数设置例子 FlinkCEP是在Flink上层实现的复杂事件处理库。 它可以让你在无限
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2023-06-26 20:33:04
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我是3y，一年CRUD经验用十年的markdown程序员???常年被誉为职业八股文选手最近如果拉过austin项目代码的同学，可能就会发现多了一个austin-stream模块。其实并不会意外，因为这一切都在计划当中进行。这个模块主要是接入流式处理平台（flink），用于实时计算清洗数据给到业务以及系统维护者更方便去使用消息推送平台austin。这篇文章主要来聊聊接入的背景以及我浅薄的经验吧01、
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2023-06-20 16:18:43
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文章目录前言1 大数据技术体系2 大数据平台演变3 Hadoop4 Hadoop生态圈4.1 Hive：一个基于Hadoop的数据仓库工具4.2 HBase：一款分布式数据库4.3 Kafka：一种消息中间件4.4 ZooKeeper：一个用于分布式应用的高性能协调服务4.5 YARN，另一种资源协调者5 Spark6 Flink6 结尾 前言我们现在生活的时代是一个数据时代，近年来随着互联网的
作者丨泡泡机器人Efficient LiDAR Odometry for Autonomous Driving下载链接：https://arxiv.org/pdf/2104.10879.pdf团队：浙江大学作者：Xin Zheng, Jianke Zhu学会：ICRA 2021编辑：周朋伟审核：张海晗摘要LiDAR里程计在自动驾驶导航中占用重要作用，通常将其视为点云的扫描匹配问题。尽管在KITTI
kafka+flume 实时数据处理1.监测数据处理技术路线 1.1数据层2.介绍技术我们很多人在在使用Flume和kafka时，都会问一句为什么要将Flume和Kafka集成？ 一般使用Flume+Kafka架构都是希望完成实时流式的日志处理，如果Flume直接对接实时计算框架，当数据采集速度大于数据处理速度，很容易发生数据堆积或者数据丢失，而kafka可以当做一个消息缓存队列，从广义上理解，把
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2024-03-23 09:30:29
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目录一、概述二、Flink工作原理三、Flink核心概念1）Time（时间语义）2）Window（窗口）3） Trigger1、自定义触发器2、预定义触发器4）State5）状态存储1、MemoryStateBackend2、FsStateBackend3、RocksDBStateBackend6）Checkpoint1、Asynchronous Barrier Snapshots(ABS)2、E
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2024-01-18 15:17:05
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流计算和实时计算是以不同的维度对计算任务做出的分类。按数据处理的延迟分类分为实时计算和离线计算。实时计算强调尽快响应每个到达的数据记录，比如毫秒级甚至微秒级的响应延迟。以统计股市或者电商平台的日总成交金额为例，实时计算指每当市场上发生交易时，系统立刻对最新的成交记录做出响应，更新当日的总成交金额。与之相对的，在交易发生时不做及时响应，而是等到第二日再统计前一日的总成交金额，则称为离线计算。按数据处
实时计算数据架构的演变
原创
2021-09-01 13:36:06
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由于 Flink 支持事件时间、有状态的计算、可以灵活设置窗口等特点，收到业界的广泛追捧。我所在的公司并不是典型的互联网公司，而是偏传统的金融公司，我也想探索一下怎么能利用 Flink 这个好的工具来服务公司的业务，所以对 Flink 的应用场景做了一番尝试。下面我将探索的过程记录下来，一是分享下自己的经历，二是希望跟同行交流，还望轻拍。一、背景我公司业务场景跟市面上大部分 Flink 使用场景不
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2023-12-26 12:45:50
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实时计算是什么？请看下面的图：我们以热卖产品的统计为例，看下传统的计算手段：1将用户行为、log等信息清洗后保存在数据库中.2将订单信息保存在数据库中.3利用触发器或者协程等方式建立本地索引，或者远程的独立索引.4join订单信息、订单明细、用户信息、商品信息等等表，聚合统计20分钟内热卖产品，并返回top-10.5web或app展示.这是一个假想的场景，但假设你具有处理类似场景的经验，应该会体会
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2023-09-11 15:13:43
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一、需求简单概述 1. 原因： 估计看到这篇文章的人都会觉得统计每天的下载量排名这个需求听起来就是T+1的离线批处理需求，其实我也是这么觉得的，所以为什么要写这个呢？其实这是以前的需求，以前是实时统计的需求，但是排名什么的是在后期的接口通过读取数据库的数据进行实现的，现在就觉得通过接口来获取数据库的数据进行排序什么的效率比较低，就希望直接把排序结果直接写到数据库中。这也是为什么平常我比较习惯
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2023-06-15 09:26:48
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# Flink实时计算架构实现指南
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何使用Flink实现实时计算架构。Flink是一个开源的流处理框架，它提供了强大的功能和灵活的API，可以帮助我们实现实时数据处理和分析。
## 流程概述
下面是实现Flink实时计算架构的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 准备环境和安装Flink |
| 步骤2 | 创
原创
2023-08-11 10:00:01
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前言Broadcast State是Flink支持的一种Operator State。使用Broadcast State，可以在Flink程序的一个Stream中输入数据记录，然后将这些数据记录广播（Broadcast）到下游的每个Task中，使得这些数据记录能够为所有的Task所共享，比如一些用于配置的数据记录。这样，每个Task在处理其所对应的Stream中记录的时候，读取这些配置，来满足实际
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2024-09-05 13:22:30
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