目录1 数据的时效性2 流处理和批处理3 流批一体API1 数据的时效性日常工作中，我们一般会先把数据存储在表，然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中，那就会涉及到时效性概念。如果我们处理以年，月为单位的级别的数据处理，进行统计分析，个性化推荐，那么数据的的最新日期离当前有几个甚至上月都没有问题。但是如果我们处理的是以天为级别，或者一小时甚至更小粒度的数据处理，那么就要求数据的时效性更高了。比如：对网站的实时监控、对异常日志的监控，这些场景需要工作人员立即响应，这样的场景下，传统的统一收集数
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2021-03-14 22:57:21
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我们将大数据处理按照时间的跨度要求分为下面几类，从短到长分别是：
1.基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间
2.基于历史数据的交互式查询，时间跨度在数十秒到数分钟之间
3.复杂的批量数据处理，时间跨度在几分钟到数小时之间
5.1 算子
算在在数学上可以解释为一个函数监空间到函数空间上的映射O:X->X。对大数据处理框架来说，可以理解为一个基本处理单元，即通
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2024-03-28 19:05:38
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1. Apache Flink 介绍Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理，也能用来做一些基于事件的应用。使用官网的一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”。首先 Flink 是一个纯流式的计算引擎，它的基本数据模型是数据流。流可以是无边界的无限流，即一般意义上的流处理。也可以
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2024-04-26 09:29:12
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随着大数据时代的到来，数据产生的速度越来越快，传统的批处理方式已经难以满足实时性的需求。流处理技术应运而生，它能够对源源不断的数据流
Flink一览什么是FlinkApache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink
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2024-03-19 10:40:56
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Apache Flink 可实现可扩展并行度的 ETL、数据分析以及事件驱动的流式应用程序。Flink AP
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2021-12-30 10:32:23
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目录1. 流数据特征2. Dataflow模型2.1 Dataflow解决难题3. 数据流图4. 流处理操作5. 窗口操作6. 总结7. 参考资料 1. 流数据特征流数据一般具有如下特征：数据连续，实时产生，无结束边界。数据本身可以携带时间标签。数据到达顺序可能和产生时间不一致。数据量大，数据规模可以达亿级别。数据二次处理代价高昂，不存储全量数据。一般来说，流处理应用使用延迟和吞吐量这两个指标来
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2023-12-21 14:01:20
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一、Flink 流处理简介Apache Flink 是一个框架和分布式的的处理引擎 ，用于对无界和有界数据流进行计算状态计算。二、为什么选择Flink？数据流可更加真实反映我们的生活方式； 传统的数据架构是基于有限的数据集； 目标：低延迟，高吞吐，结果的 准确性和良好的容错性；三、传统的数据处理架构- 事务处理- 分析处理将数据从业务数据库复制到数仓，再进行分析和查询有状态的流处理流处理的演变 •
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2023-07-18 13:13:58
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在 Flink 1.10 的 Table API 和 SQL 中，表支持的格式有四种：CSV Format
JSON Format
Apache Avro Format
Old CSV Format官网地址如下：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/connect.html#table-form
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2023-07-11 17:30:21
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一、基础概念：批处理：持续收取数据，以时间作为划分多个批次的依据，再周期性地执行批次运算。（块状的划分） 不足：如果事件转换跨越了所定义的时间划分，传统批处理会将中介运算结果带到下一个批次进行计算；除此之外，当出现接收到的事件顺序颠倒情况下，传统批处理仍会将中介状态带到下一批次的运算结果中。流处理：假设有一个无穷无尽的数据源在持续收取数据，以代码作为数据处理的基础逻辑，数据源的数据经过代码处理后产
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2024-05-03 13:04:30
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大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。根据数据处理的时效性，大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。目前主流的大数据处理技术体系主要包括Hadoop及其衍生系统。Hadoop技术体系实现并优化了MapReduce框架。Hadoop技术体系主要由谷歌、
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2024-08-26 00:31:12
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合起来,得到结果,等最后用的时候,就可以直接拿到结果来用了,不用批处理那样再去等了.2.在物..
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2021-07-22 10:58:15
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技术交流QQ群【JAVA,C++,Python,.NET,BigData,AI】：170933152流处理和批处理想必,就是低延时和吞吐量高,用就用的他这个特点.如果,数据量特别大,可能一个批处理要跑一天,这样太慢了.上年的数据可能一跑起来就是需要12个小时这不麻烦了...流处理可以怎么弄?数据来的时候就可以做个计算
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2022-03-25 11:13:43
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文章目录应用案例——Top N使用 ProcessAllWindowFunction使用 KeyedProcessFunction 应用案例——Top N窗口的计算处理，在实际应用中非常常见。对于一些比较复杂的需求，如果增量聚合函数无法满足，我们就需要考虑使用窗口处理函数这样的“大招”了。网站中一个非常经典的例子，就是实时统计一段时间内的热门 url。例如，需要统计最近10 秒钟内最热门的两个 u
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2024-02-26 21:56:13
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文章目录Flink 流处理 API1.EnvironmentgetExecutionEnvironmentcreateLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironmentSource2.从集合读取数据从文件读取数据读kafka 的数据自定义 SourceTransformmapflatMapFilterKeyBy滚动聚合算子（Rolling Aggregation）re
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2024-06-22 14:29:22
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主题：Spark 大数据处理最佳实践内容框架：大数据概览如何摆脱技术小白Spark SQL 学习框架EMR Studio 上的大数据最佳实践1大数据概览 大数据处理 ETL (Data → Data)大数据分析 BI (Data → Dashboard)机器学习 AI (D
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2024-07-18 08:29:23
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创建执行环境 getExecutionEnvironment 创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment 会根据查询运行的 ...
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2021-09-02 16:32:00
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入门需要掌握：从入门demo理解、flink 系统架构（看几个关键组件）、安装、使用flink的命
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2023-06-11 11:29:55
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批处理的特点是有界、持久、大量，非常适合需要访问全部记录才能完成的计算工作，一般用于离线统计。流处理的特点是无界、实时, 无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。 而在Flink中，一切都是由流组成的，Flink认为有界数据集是无界数据流的一种特例，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流，这就是所谓的有界流和无界流。无界流：意思很明显，只有开
Flink流处理APIEnvironmentSource从集合读取数据从文件读取数据从Kafka读取数据自定义Source转换算子Transform简单的转换算子（Map、FlatMAp和Filter）键控流的转换算子（keyBy、滚动聚合和reduce）多流的转换算子（Split、select、connect、CoMap
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2022-03-30 18:05:30
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