简介Apache Flink提供了一种容错机制，可以持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使出现故障，经过恢复，程序的状态也会回到以前的状态。Flink 主持 at least once 语义 和 exactly once 语义Flink 通过定期地做 checkpoint 来实现容错 和 恢复, 容错机制不断地生成数据流的快照, 而不会对性能产生太大的影响。流应用程序的状态存储在一个可配置的
声明：本系列博客部分是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。部分文章是通过爬虫等技术手段采集的，目的是学习分享，如果有版权问题请留言，随时删除。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》去重计算应该是数据分析业务里面常见的指标计算，例如网站一天的访问用户数、广告的点击用户数等等，离线计算是一个全量、一次性计算的过程通常可以通过distinct的方式得到去重结果
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2021-08-31 10:50:20
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去重计算应该是数据分析业务里面常见的指标计算，例如网站一天的访问用户数、广告的点击用户数等等，离线计算是一个全量、一次性计算的过程通常可以通过distinct的方式得到去重结果，而实时计算是一种增量、长期计算过程，我们在面对不同的场景，例如数据量的大小、计算结果精准度要求等可以使用不同的方案。此篇介绍如何通过编码方式实现精确去重，以一个实际场景为例：计算每个广告每小时的点击用户数，广告点击日志包含
原创
2021-02-05 20:49:33
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本课时我们主要讲解 Flink 中的海量数据高效去重。消除重复数据是我们在实际业务中经常遇到的一类问题。在大数据领域，重复数据的删除有助于减少存储所需要的存储容量。而且在一些特定的业务场景中，重复数据是不可接受的，例如，精确统计网站一天的用户数量、在事实表中统计每天发出的快递包裹数量。在传统的离线计算中，我们可以直接用 SQL 通过 DISTINCT 函数，或者数据量继续增加时会用到类似 MapR
一、需求分析 订单场景，订单状态分为// WHEN oms_order.order_state = 11 THEN '待支付'
// WHEN oms_order.order_state = 12 THEN '订购成功'
// WHEN oms_order.order_state = 21 THEN '订单已提交到厂家'
//
文章目录1.介绍1.1 简介1.2 案例2.带状态的编程2.1 官网解释2.2 为什么要引入状态？ State => checkpoint3.状态的分类3.1 官网解释3.2 两种基本类型的State 1.介绍1.1 简介Stateful Computations over Data Streams，Flink是一种有状态的流式处理引擎！！！ spark中upDateStateByKey/
【Flink状态】FsStateBackend 下 ValueState > MapState背景：对程序进行状态后端替换（Rocks —> Fs）时，程序产生了背压。（状态开启了TTL）分析办法：利用Arthas生成CPU采样火焰图，分析是否存在性能瓶颈。分析过程发现问题CPU火焰图 明显看出来，程序在处理MapState时，进行TTL处理时，花费了大量时间，成为了性能瓶颈。程序主要
文章目录1. 基本方式2. 其他状态3. 值状态4.列表状态5.映射状态6.聚合状态7.状态生存时间（TTL） 1. 基本方式自定义flatmap类，在open方法中获取状态。flatMap方法中更新状态。public static class MyFlatMap extends RichFlatMapFunction<Events,String >{
ValueSt
文章目录（一）MapState使用步骤（二）MapState验证（三）完整DEMO （一）MapState使用步骤映射状态（MapState<K, V>），将状态表示为一组Key-Value键值对对；（get()，put()，类似HashMap）MapState.get(UK key)MapState.put(UK key, UV value)MapState.contains(UK
Flink精准去重概述为啥需要去重
在某些情况下，由于上游的作业不是端到端的exactly-once，在上游出现问题自动failover的时候，该任务的sink端很大可能出现重复数据；这些重复数据又会影响下游的聚合作业（如SUM，COUNT）。所以，我们的作业需要去重完再进行计算去重方法
TopN（Flink官网推荐的方式）Group ByUDTF（维表去重）各自优缺点
前两者纯
一. Operator state 使用建议慎重使用长 list下图展示的是当前版本中 task 端 operator state 在执行完 checkpoint 返回给 job master 端的 StateMetaInfo 的代码片段。 由于 operator state 没有 key group 的概念，所以在修改任务并发度进行恢复时，需要将operator state中
目录（一）Hash（二）BitMap（三）BitSet（四）BloomFilter（五）Flink（一）Hash哈希表是一种基本的数据结构，其思想是利用Hash函数来支持快速的【插入和搜索】，这是哈希表的第一个重要概念。本文从哈希表开始说起，是为数据去重问题提供最原始的思路。该模块不涉及任何复杂算法，或者是Java中的实现方法，仅从最简单的角度进行讲解，便于初学者快速理解。既然说起了【插入和搜索】
基于传统的Set方法去重，以及弊端去重处理方法：需要一个全局 set集合来维护历史所有数据的主键。当处理新日志时，需要拿到当前日志的主键与历史数据的 set 集合按照规则进行比较，若 set集合中已经包含了当前日志的主键，说明当前日志在之前已经被处理过了，则当前日志应该被过滤掉，否则认为当前日志不应该被过滤应该被处理，而且处理完成后需要将新日志的主键加入到set 集合中，set 集合永远存放着所有
Window(窗口)Flink 认为 批处理 是 流处理 的一个特例，所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。而Window就是从 流处理 到 批处理 的一个桥梁。
通常来讲，Window是一种可以把无界数据切割为有界数据块的手段例如，对流中的所有元素进行计数是不可能的，因为通常流是无限的(无界的)。所以，流上的聚合需要由 Window 来划定范围，比如 “计算过去5
## Flink与HBase：去重的实现
### 引言
在大数据处理中，去重是一个常见且重要的需求。当处理大规模数据集时，我们经常会遇到重复的数据记录，这些重复数据不仅会占用存储空间，还会影响后续的分析结果。因此，如何高效地进行去重操作就成为了一个关键问题。
Flink是一个流式处理框架，而HBase是一个分布式的非关系型数据库。结合Flink和HBase可以实现高效的去重操作，本文将介绍如
摘要：本文作者刘杰，介绍了顺丰科技数仓的架构，趟过的一些问题、使用 Hudi 来优化整个 job 状态的实践细节，以及未来的一些规划。主要内容为：数仓架构Hudi 代码躺过的坑状态优化未来规划顺丰科技早在 2019 年引入 Hudi ,当时是基于 Spark 批处理，2020 年对数据的实时性要求更高公司对架构进行了升级，在社区 Hudi on Flink 的半成品上持续优化实现 Binlog 数
本文将给大家介绍的就是 Flink 中的批和流程序常用的算子DataStream Operator我们先来看看流程序中常用的算子。MapMap 算子的输入流是 DataStream，经过 Map 算子后返回的数据格式是 SingleOutputStreamOperator 类型，获取一个元素并生成一个元素，举个例子：SingleOutputStreamOperator<Employee>
有状态计算场景 什么场景会用到状态呢，下面列举了常见的 4 种： 去重（Distinct）：比如上游的系统数据可能会有重复，落到下游系统时希望把重复的数据都去掉。去重需要先了解哪些数据来过，哪些数据还没有来，也就是把所有的主键都记录下来，当一条数据到来后，能够看到在主键当中是否存在。 窗口计算（Window）：比如统计每分钟 Nginx 日志 API 被访问了多少次。窗口是一分钟计算一次，在窗
HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法，预估一个集合中不同数据的个数，也就是我们常说的去重统计，在redis中也存在hyperloglog 类型的结构，能够使用12k的内存，允许误差在0.81%的情况下统计2^64个数据，在这种大数据量情况下能够减少存储空间的消耗，但是前提是允许存在一定的误差。关于HyperLogLog算法原理可以参考这篇文章：https://www.jianshu.
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2021-02-05 20:47:09
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声明：本系列博客部分是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。部分文章是通过爬虫等技术手段采集的，目的是学习分享，如果有版权问题请留言，随时删除。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法，预估一个集合中不同数据的个数，也就是我们常说的去重统计，在redis中也存在hyperloglog 类型的结构，
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2021-08-31 10:49:52
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