# Flink大数据分析实战
## 引言
在当今信息爆炸的时代，大数据分析成为了企业决策和发展的关键。Flink作为一种流式数据处理框架，具有低延迟、高吞吐量等特点，在大数据分析领域备受青睐。本文将介绍如何利用Flink进行大数据分析，并通过一个简单的示例代码来演示。
## Flink基础概念
- Job：Flink程序的一个实例，由一个或多个操作符组成。
- Operator：数据流处理
本文是《Flink的DataSource三部曲》的终篇，前面都是在学习Flink已有的数据源功能，但如果这些不能满足需要，就要自定义数据源（例如从数据库获取数据），也就是今天实战的内容，如下图红框所示：环境和版本本次实战的环境和版本如下：JDK：1.8.0_211Flink：1.9.2Maven：3.6.0操作系统：macOS Catalina 10.15.3 （MacBook Pro 13-in
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2023-08-24 21:53:31
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这是我在看了尚硅谷的Flink视频之后自己的总结，希望对大家有所帮助！！！1、Flink的概念是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有数据流进行状态计算，主要应用于数据是实时更新的，进行实时分析。2、Flink特点3、Flink框架处理流程事件驱动型应用：来一个事件，我这边就跟着响应。4、Flink的应用场景5、为什么选择Flink批处理：就是把数据攒着，让数据攒够一批之后，再进行处理流处理：来
大数据几乎是新兴行业当中绕不开的话题了，当真正接触或从事大数据以后，应该以什么思路去把这个不容易啃的硬骨头解决掉呢？跟随大圣众包威客平台的脚步一探究竟吧！ 一、解决大数据问题的主要思路 不同的人，对大数据也有着不同的理解，从实际意义上看，大数据可以指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。通常应用于存储空间、提高效率等问题上。而解决大数据问题的一般主要思
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2023-08-10 00:39:15
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Flink是一个流式处理和批处理的开源框架，它提供了强大的数据处理能力和灵活的编程模型。Flink的数据处理模型基于流式计算的概念，可以实现高效的数据流处理和实时分析。下面介绍Flink的数据处理模型及其核心概念。1. 流式处理模型Flink的核心思想是将数据作为无限流进行处理，即将数据视为一系列事件的连续流动。在Flink中，流式处理模型基于事件时间（Event Time）和处理时间（Proce
时间就是金钱。流式实时计算能为用户争取到更多的时间，未来需求会越来越大。Apache Flink是一个集流式批量于一体的大数据处理引擎，它具有高吞吐量和低延迟的性能，有很强容错性，非常适合各类对时间敏感的应用，如金融、风险控制、故障检测、电商促销等场景。传统的大数据处理引擎无法胜任类似实时计算的工作。
提起大数据处理引擎，很多人会想到Hadoop或Spark，而在2019年，如果你身处
本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第3章，第3.2节Spark Streaming，作者高彦杰 倪亚宇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看3.2 Spark StreamingSpark Streaming是一个批处理的流式计算框架。它的核心执行引擎是Spark，适合处理实时数据与历史数据混合处理的场景，并保证容错性。下面将对Spark Streaming进行
交通大数据研究方向目前交通组的研究主要基于海量的交通数据展开，主要研究内容如下：1. 基于深度学习的交通速度/流量/时间预测算法研究交通预测旨在缓解交通道路上的交通拥堵，涉及到的主要问题是如何对时空特征依赖关系进行充分的的挖掘。常用的深度学习的方法有：LSTM、GRU、CNN以及GCN等，目前研究最多的是基于GCN的交通预测方向。 需要熟练掌握Python以及tensorflow/pytorch深
目录概述什么是数据流？Flink 程序剖析示例程序Data Sources数据流转换Data SinksIterations执行参数容错控制延迟调试本地执行环境集合数据源迭代器 Data Sink概述Flink 中的 DataStream 程序是对数据流（例如过滤、更新状态、定义窗口、聚合）进行转换的常规程序。数据流的起始是从各种源（例如消息队列、套接字流、文件）创建的。结果通过 sink 返回，
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2023-07-14 14:58:16
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大数据之Flink简介和算子介绍一、Flink简介1、Flink的特点2、Flink的安装本地启动集群启动3、Flink提交作业4、Flink的部署模式5、Flink的本地模式6、Flink的Yarn模式Yarn会话模式Yarn单作业模式Yarn应用模式Yarn高可用模式7、Flink的分层API二、Flink运行时架构系统架构作业管理器（JobManager）任务管理器（TaskManager
本文所需文件(Vmware虚拟机、密匙、乌班图系统、JDK、Hadoop）链接：https://pan.baidu.com/s/1yU5s36Rgl_jE_mAmHsJBfQ?pwd=i5s6 提取码：i5s6一、Linux操作系统的安装二、Hadoop的伪分布式安装1.配置ssh无密登录(1)安装sshsudo apt-get install ssh(2)产生SSH Keyssh-k
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2023-08-15 23:50:40
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1.本地数据集上传到数据仓库Hive1.1命令sudo mkdir -R /usr/local/bigdatacase/dataset
//这里会提示你输入当前用户（本教程是hadoop用户名）的密码
//下面给hadoop用户赋予针对bigdatacase目录的各种操作权限
cd /usr/local/
sudo chown -R hadoop:hadoop ./bigdatacase
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2023-07-17 22:31:15
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一、数据处理主要任务二、数据集处理1、查看数据集基本情况调用 info() 函数来查看数据data的基本情况，包括数据维度，字段名称和类型以及有无缺失值，数据占用内存等。（以下为部分字段信息）可见总的数据47447行，少于此数值的为有数据缺失。 2、查看数据基本统计信息data_des = data.describe(include='all')可以从基本信息中粗略的观察数据
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2023-08-14 14:09:42
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# 大数据分析模型实战入门指南
在现代互联网时代，大数据已经成为了企业决策的重要依据。掌握大数据分析模型的构建与实施，对于刚入行的小白开发者来说，至关重要。本文将为你提供一个完整的流程及具体代码示例，帮助你快速上手大数据分析模型的实战。
## 整体流程
下面是进行大数据分析模型实战的基本流程：
| 步骤 | 说明
Spark是一个极为优秀的大数据框架，在大数据批处理上基本无人能敌，流处理上也有一席之地，机器学习则是当前正火热AI人工智能的驱动引擎，在大数据场景下如何发挥AI技术成为优秀的大数据挖掘工程师必备技能。本文结合机器学习思想与Spark框架代码结构来实现分布式机器学习过程，希望与大家一起学习进步～ &n
第1章 Spark概述1.1 什么是Spark1、定义 Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。2、历史 2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，项目采用Scala编写。 2010年开源； 2013年6月称为Apache孵化项目 2014年2月称为Apache顶级项目。1.2 Spark内置模块 Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理
引言大数据分析模型是利用统计学、机器学习等方法，从海量数据中提取有价值信息，并建立预测模型或分类模型，以支持决策的一种技术。随着大数据时代的到来，大数据分析模型在各行各业的应用越来越广泛。原理详解数据采集与清洗: 从各种数据源采集数据，并进行清洗、去重、异常值处理等。特征工程: 将原始数据转化为模型可理解的特征，如数值化、归一化、特征选择等。模型选择与训练: 根据问题类型选择合适的模型（如线性回归
本书基于Flink1.13.X最新版本编写，作为Flink的入门书，主要使用函数式编程语言Scala进行讲解，知识面比较广，涵盖了当前整个Flink生态系统主流的大数据开发技术。内容全面，以实操案例为主，理论为辅，一步一步手把手对常用的Flink流处理、批处理、图计算等系统进行了深入讲解。全书一共7章，第1章讲解了Flink的基础知识，包括Flink应用场景、主要组件、编程模型等，最后通过一个单词
原创
2023-01-10 11:25:48
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原创
2023-07-21 10:57:21
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Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。从Apache官方博客中得知，Flink已于近日升级成
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2021-08-05 16:22:50
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