导读:数据仓库是公司数据发展到一定规模后必然需要提供的一种基础服务,也是“数据智能”建设的基础环节。迅速获取数据反馈不仅有利于改善产品及用户体验,更有利于公司的科学决策,因此获取数据的实时性尤为重要。目前企业的数仓建设大多是离线一套,实时一套。业务要求低延时的使用实时数仓;业务复杂的使用离线数仓。架构十分复杂,需要使用很多系统和计算框架,这就要求企业储备多方面的人才,导致人才成本较高,且出了问题难
转载 2024-05-13 07:42:51
0阅读
前言这篇是昨晚没写完的,今晚补全发出来。Flink算子链简介“为什么我的Flink作业Web UI中只显示出了一个框,并且Records Sent和Records Received指标都是0?是我的程序写得有问题吗?”笔者在Flink社区群里经常能看到类似这样的疑问。这种情况几乎都不是程序有问题,而是因为Flink的operator chain——即算子链机制导致的,即提交的作业的执行计划中,所有
文章目录映射(map)过滤(filter)扁平映射(flatMap) 映射(map)map 是大家非常熟悉的大数据操作算子,主要用于将数据流中的数据进行转换,形成新的数据流。简单来说,就是一个“一一映射”,消费一个元素就产出一个元素需要基于 DataStrema 调用 map()方法就可以进行转换处理。方法需要传入的参数是接口 MapFunction 的实现;返回值类型还是 DataStream
1.前言时间:2020年11月29日在Flink中所有算子(如map,flatmap,reduce等等)都可以是有状态的。用Scala写起来会有一些骚操作,比如使用lazy定义descriptor等。但是这里暂时不会讲到,本文以Java API为主。有状态操作大致可以分为Key State(键控状态)和Operator State(算子状态),由于键控状态比较常用,本文会以键控状态为主进行总结。状
转载 2024-05-06 13:14:49
31阅读
目录1. Flink SQL 常用算子2. Flink SQL 实战案例Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。 自 2015 年开始,阿里巴巴开始调研开源流计算引擎,最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎,针对 Flink 存在的不足进行优化和改进,并且在 2019 年初将最终代码开源,也就是我们熟知
mysql> SHOW TABLES; //数据库有哪些表 +----------------+ | Tables_in_test | +----------------+ | animals | | event | | pet | | shop | | t1 | +---------------...
转载 2016-10-16 12:43:00
804阅读
2评论
作者:AI.+7感谢松鼠会大佬的再三邀请。对我来说这算是一篇命题作文,那么我的答案是什么呢?刚好我也很喜欢另外一个松鼠社区,那么就用两只松鼠来做答案吧,没错,Flink和OpenGauss就是我的答案:手把手完成一次OpenGauss的安装手把手构建 Flink connector opengaussopenGauss 安装操作系统建议使用 openEuler20.03LTS ,注意不要使用sp包
大量的单纯性的数据往往会令人很乏味,如果能够将这些数据可视化或者进行分析处理,那么无论从用户体验还是可读性上,都会给浏览者一个很棒的体验。   本文为你介绍 6 款非常实用的开源的 JavaScript ,你可以将一些数据分析处理、可视化的工作交给它们。   1.   Cascading Tree Sheets(CTS)  Cascading Tree S
转载 2024-07-25 08:44:17
14阅读
一、简介  Flink是 Apache 基金会旗下的一个开源大数据处理框架。目前,Flink 已经成为各大公司大数据实时处理的发力重点,特别是国内以阿里为代表的一众互联网大厂都在全力投入,为Flink 社区贡献了大量源码。如今 Flink 已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来,许多公司也都在招聘和储备掌握 Flink 技术的人才。二、特性2.1 Flink 的核心特性Flink 区别与传统数
转载 2023-09-28 23:27:01
93阅读
一、美团数仓架构图 如上图,是美团最新的数仓架构图。整个架构图分为三层,从下往上看,最下面一层是数据安全,包括受限域认证系统、加工层权限系统,应用层权限系统,安全审计系统,来保证最上层数据集成与处理的安全;中间一层是统一的元数据中心和全链路血缘,覆盖了全链路的加工过程;最上层根据数据的流向,分成数据集成,数据处理,数据消费,数据应用,四个阶段;在数据集成阶段,对于不同的数据来源(包括用户行为数据
传统的分析方式通常是利用批查询,或将事件(生产上一般是消息)记录下来并基于此形成有限数据集(表)构建应用来完成。为了得到最新数据的计算结果,必须先将它们写入表中并重新执行 SQL 查询,然后将结果写入存储系统比如 MySQL 中,再生成报告。 Apache Flink 同时支持流式及批量分析应用,这就是我们所说的批流一体。Flink 在上述的需求场景中承担了数据的实时采集、实时计算和下游
构建基于flink、kafka、MySQL、hbase的实时数仓,实现:(1)业务数据全量同步到数据仓库;(2)业务数据实时增量同步到数据仓库,使用Kafka+canal实现增量数据采集。数仓架构设计:数据同步方案设计: (1)全量拉取模块,采用flink-jdbc,或者sqoop (2)增量实时同步模块,使用Kafka+canal实现增量数据采集。canal是通过模拟成为mysql 的slave
转载 2023-11-26 10:45:31
88阅读
场景: 用户请求信息通过kafka到flink计算引擎,flink拿到请求信息后去查询三方数据处理,数据处理完成后把处理结果放回到kafka中。 这里三方数据源两种:1.mysql数据源 2.http三方接口 项目地址:https://github.com/1105748319/flinkDemoTest.git 下面直接上代码:主要的类:package com.flink; import org
分布式运行环境1、Tasks and Operator Chains对于分布式执行过程,Flink将算子子任务链接到同一任务中。 每个任务由一个线程执行。 将算子链接到同一任务是一项有用的优化:它可以减少线程到线程切换和缓冲的开销,并在降低延迟的同时提高整体吞吐量。2、Job Managers, Task Managers, ClientsFlink 运行环境包含两种过程JobManagers(也
对sqlite数据库进行增删改常用的有两种方法。事务: 执行多条sql语句,要么同时执行成功,要么同时执行失败,不能有的成功,有的失败 第一种:  1.创建一个帮助类的对象,调用getReadableDatabase方法,返回一个SqliteDatebase对象  2.使用SqliteDatebase对象调用execSql()做增删改,调用rawQuery方法做查询。特点:增删改没有返
注意的几点: 1.如果你在cmd中书命令的时候,输入错了就用\c跳出  2.\s查看配置信息一、操作文件夹()增:create database db1 charset utf8; 删:drop database db1; 改:alter database db1 charset gbk; :show databases; #查看所有的数据库 show create data
转载 2023-07-16 15:45:38
283阅读
一、首先看下整个互联网行业所有产品的本质需求:        存储:大量数据的存储,对应的产品和组件如下,HDFS、HBASE、MySql、Redis、MongoDB、es、时序数据库、图数据库、对象数据库数据湖取:单点取(例如MySql中select * from table where id =1)、批量取(类似
Flink入门案例-WordCount新建一个maven工程,在开发之前,要模拟Flink的开发环境,搭建本地的Flink的开发环境,引入依赖<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <ar
Flink 作为有状态计算的流批一体分布式计算引擎,会在运行过程中保存很多的「状态」数据,并依赖这些数据完成任务的 Failover 以及任务的重启恢复。那么,请思考一个问题:如果程序升级迭代调整了这些「状态」的数据结构以及类型,Flink 能不能从旧的「状态」文件(一般就是 Savepoint 文件)中恢复?数据类型上一篇我们介绍过 Flink 内置的一些用于状态存储的集合工具,如 ValueS
我们都知道Flink在可迭代的流处理中引入了反馈边来将本次迭代的结果反馈给迭代头以进行下一次迭代,这在执行拓扑中引入了环(反馈环)。Flink主要应对的执行拓扑还是有向无环图(DAG),最终它选择了将反馈环进行化解使其能够适配有向无环图的结构,而如何对反馈环进行化解是我们这一篇主要探讨的话题。任何提交给Flink执行的程序在提交之前都必须先生成作业图,对于用DataStream API编写的流处理
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5