文章目录flink DataStream API编程指南什么是DataStreamFlink程序的分解示例程序数据源Data SinksIterations（迭代器）Execution Parameters (执行参数)Fault Tolerance(容错)Controlling Latency(控制延迟) flink DataStream API编程指南flink中的DataStream程序是
Apache Flink介绍俗话说知子莫若父，要想了解一门技术就要看官方的介绍。Flink官网对Flink的介绍是这样的：Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has
例子Flink集群mvn package exec:java -Dexec.mainClass=org.apache.beam.examples.WordCount -Dexec.args="--runner=FlinkRunner --flinkMaster=<flink master> --filesToStag
原创
2017-10-23 11:57:00
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Spark SQL是用于结构化数据处理的一个模块。同Spark RDD 不同地方在于Spark SQL的API可以给Spark计算引擎提供更多地信息，例如：数据结构、计算算子等。在内部Spark可以通过这些信息有针对对任务做优化和调整。这里有几种方式和Spark SQL进行交互，例如Dataset API和SQL等，这两种API可以混合使用。Spark SQL的一个用途是执行SQL查询。 Spar
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2023-09-15 22:06:42
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Side Outputs 除了DataStream操作产生的主流之外，还可以生成任意数量的附加端输出结果流。 结果流中的数据类型不必与主流中的数据类型匹配，输出的类型也可能不同。 当要分割一个数据流时，此操作非常有用，通常情况下必须复制该流，然后从每个流中筛选出您不想要的数据。但侧面输出流不用
beam入门宝典之初次使用咱们不多废话，先直接来如何简单使用beam框架。这里我不使用常见的wordCount做例子，而是一个大写转tId>beam-
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2022-09-26 10:08:05
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https://blog..net/qq_34777600/article/details/87165765 概述在大数据的浪潮之下，技术的更新迭代十分频繁。受技术开源的影响，大数据开发者提供了十分丰富的工具。但也因为如此，增加了开发者选择合适工具的难度。在大数据处理一些问题的时候，往往使用
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2020-01-16 21:02:00
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apache beam的使用背景大数据项目一定会涉及数据处理和计算， 就会涉及到选用哪种计算工具， 摆在面前的有spark、flink、map
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2022-09-26 10:08:01
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目录：apache beam 个人使用经验总结目录和入门指导（Java）就像spark-sql 一样，apache beam也有beam-sql， 就是能够
原创
2022-09-26 10:19:57
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1、创建Flink源（1）安装httpd服务并创建flink目录注意事项：需要安装httpd服务生成 /var/www/html目录，如已存在则不用安装yum -y install httpd
service httpd restart
chkconfig httpd on
mkdir /var/www/html/flink（2）远程下载相关模块wget --no-check-certif
1. 概述为了使用Beam，首先必须使用Beam SDKs其中一个SDK里面的类创建一个驱动程序。驱动程序定义了管道，包括所有的输入，转换以及输出。它还为您的管道设置了执行选项（通常使用命令行选项传递）。这些包括管道运行器，又决定了管道运行的后端。Beam SDK提供了许多简化大规模分布式数据处理的机制的抽象。相同的Beam抽象在批处理和流数据源中都可以使用。当创建Beam
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2018-08-14 21:56:36
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目录：apache beam 个人使用经验总结目录和入门指导（Java）这里我以下面这个为例，弄1个demo第一步建立option和pipeline
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2022-09-26 10:20:05
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下面是关于Apache Flink（以下简称Filnk）框架和流式计算的概述。为了更专业、更技术化的介绍，在Flink文档中推荐了一些“概念性”的文章。1、无穷数据集的持续计算在我们详细介绍Flink前，复习一下当我们计算数据选择运算模型时，很可能会遇到的一个更高级别的数据集类型。下面有两个观点经常容易混淆，很有必要去澄清它们。（1）两种数据集类型：①无穷数据集：无穷的持续集成的数据集合。②有界数
1. Flink Barriers Flink分布式快照的核心元素是流barriers。 这些barriers被注入数据流并与记录一起作为数据流的一部分流动。 barriers永远不会超过记录，流量严格符合要求。 barriers将数据流中的记录分为进入当前快照的记录集和进入下一个快照的记录。 每个barriers都携带快照的ID，该快照的
Apache Beam主要由Beam SDK和Beam Runner两部分组成。
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2022-11-07 21:21:47
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摘要：本文由 bilibili 大数据实时平台负责人郑志升分享，本次分享核心讲解万亿级传输分发架构的落地，以及 AI 领域如何基于 Flink 打造一套完善的预处理实时 Pipeline。本次分享主要围绕以下四个方面：B 站实时的前世与今生Flink On Yarn 的增量化管道的方案Flink 和 AI 方向的一些工程实践未来的发展与思考一、B 站实时的前世与今生1. 生态场景辐射
Apache Beam程序向导4今天在集群上实验Beam On Spark的时候，遇到一个坑爹的问题，这个问题总结起来是一个java.lang.NoClassDefFoundError错误，具体错误如下图1所示图1 错误提示该错误提示SparkStreamingContext没有定义，这说明java虚拟机加载进来了SparkStreamingContext，也就是相应的代码包已经导入进来了，这个阶
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2017-02-22 12:53:54
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Error Handling Elements in Apache Beam Pipelines Vallery LanceyFollow Mar 15 Vallery LanceyFollow Mar 15 Vallery LanceyFollow Mar 15 I have noticed a
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2018-12-13 10:24:00
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一．概述大数据发展趋势从普通的大数据，发展成 AI 大数据，再到下一代号称万亿市场的 lOT 大数据。技术也随着时代的变化而变化，从 Hadoop 的批处理，到 Spark Streaming，以及流批处理的 Flink 的出现，整个大数据架构也在逐渐演化。Apache Beam 作为新生技术，在这个时代会扮演什么样的角色，跟 Flink 之间的关系是怎样的？Apache Beam 和 Flink
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2021-04-03 11:19:55
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https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NDA4NjU2MA==&mid=2247492538&idx=2&sn=9a2bd9fe2d7fd681c10ebd368ef81c9c&chksm=fbea5a75cc9dd3636c148ebe6e296621d0c07
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2018-09-05 10:13:00
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