Flink 文章目录Flink一、Flink 简介1.1 Flink 的特点1.2 Flink 与 Spark Streaming 对比二、快速上手2.1 搭建 maven 工程2.2 批处理 wordcount三、Flink 部署3.1 Yarn 部署3.2 Kubernetes 部署四、Flink 运行时架构4.1 Flink 运行时组件4.2 任务提交流程4.3 任务调度原理2. TaskM
转载
2024-03-20 17:03:21
182阅读
一、背景公司的日志希望能够同一到一个Kibana去做一个同一的展示，那就需要将任务的日志写到kafka。 Flink1.12开始默认的日志框架就是log4j2，那么配置的方式跟之前log4j的方式有了一些区别，这边也踩了一些坑才解决。二、需要解决的痛点 - 如何区分JobManager和TaskManager的日志 - 如何将jobName信息添加到每条日志中，为后期的日志聚合提供方
转载
2023-09-16 13:45:27
206阅读
声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面, 言辞官方的文章 2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章 &nbs
转载
2024-05-14 22:41:37
25阅读
用户行为日志分析是实时数据处理很常见的一个应用场景，比如常见的PV、UV统计。本文将基于Flink从0到1构建一个用户行为日志分析系统，包括架构设计与代码实现。本文分享将完整呈现日志分析系统的数据处理链路，通过本文，你可以了解到：基于discuz搭建一个论坛平台Flume日志收集系统使用方式Apache日志格式分析Flume与Kafka集成日志分析处理流程架构设计与完整的代码实现项目简介本文分享会
转载
2024-07-28 10:57:40
43阅读
上文说到为什么使用Flink实时消费阿里云日志服务SLS的数据，并把阿里云上Flink消费SLS的代码粘贴到本地，做了相关修改之后成功把整个流程跑通了。但仅仅这样是不够的，从控制台上面输出的数据来看是个比较难看的字符串，可以说没多大用处。因此本文主要是继续使用Flink来对从日志服务SLS过来的数据做一系列的清洗，然后再计算几个工作中的指标。相关ETL代码如下，就是把需要使用到的各个字段提取出来，
转载
2024-02-10 20:37:01
92阅读
Flink 1.11 之前在 Flink 1.11 之前，Flink 使用的日志是 Log4j，配置文件 log4j.properties 中的内容如下：# This affects logging for both user code and Flink
log4j.rootLogger=INFO, file
# Uncomment this if you want to _only_ cha
转载
2024-05-15 07:19:15
296阅读
“Sherlock.IO 是 eBay 现有的监控平台，每天要处理上百亿条日志、事件和指标。Flink Streaming job 实时处理系统用于处理其中的日志和事件。图片来自 Pexels本文将结合监控系统 Flink 的现状，具体讲述 Flink 在监控系统上的实践和应用，希望给同业人员一些借鉴和启发。监控系统 Flink 的现状eBay 的监控平台 Sherlock.IO 每天处理着上百亿
转载
2024-07-04 10:47:26
65阅读
场景描述：Flink任务日志指的是任务系统日志与用户代码里面log方式打印的日志，这些日志信息都可以在flink web页面上看到，目前任务的部署模式都是on yarn, 那么在yarn页面也可以看到，这些日志信息在开发环境或者测试环境量都是很小的，可以很方便的查看，但是在产生环境上，任务是7*24不间断的运行，那么势必会造成日志量会很大，这时打开flink web页面查看任务日志信息就会造成浏览
转载
2023-08-17 17:50:55
284阅读
本文给出了一种基于Flume+Kafka的通用日志采集传输架构，记录了其中的组件部署、配置、故障解决的过程，希望给后来的同学提供一些参考，不足之处欢迎指正
我们的需求
希望把各个客户端的日志收集起来，走公网汇聚到核心节点，然后优核心节点输出到数据处理平台，需要collector到处理平台的输出方式能够支持各种常规的处理，比如读HDFS数据进行批处
转载
2024-03-17 00:02:49
275阅读
我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中，作为日志数据的 ODS 层，从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志、启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据，但是有着完全不一样的数据结构，所以要拆分处理。将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中，作为日志 DWD 层。
1. 摘要我们前面采集的日志数据已经保存到
转载
2023-06-25 20:39:08
322阅读
基本上来自官网的翻译 flink启动后，会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行，然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。取决于数据源的类型，静态或非静态的
转载
2024-05-24 13:16:53
0阅读
FlumeFlume日志收集一、Apache Flume简介二、Flume架构三、Flume安装配置1、安装2、首次测试四、Flume学习1、Flume工作流程2、Flume构成五、Source1、exec source2、spooling directory source3、http source4、avro source5、taildir source六、channel七、Sink1、avr
转载
2024-05-10 11:03:38
36阅读
01 自定义函数概述自定义函数是 PyFlink Table API 中最重要的功能之一，其允许用户在 PyFlink Table API 中使用 Python 语言开发的自定义函数，极大地拓宽了 Python Table API 的使用范围。目前 Python 自定义函数的功能已经非常完善，支持多种类型的自定义函数，比如 UDF（scalar function）、UDTF（table funct
转载
2024-03-18 11:28:30
375阅读
Flink定义Apache 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，用于对无界和有界数据流进行状态计算。Flink相关概念批处理是有界数据流处理
转载
2024-08-02 08:12:41
122阅读
部署教程# 拉取镜像
$ docker pull flink:1.13.6-scala_2.12-java8
# 设置FLINK_PROPERTIES, 这里我设置了slot的插槽数，需要在创建容器的时候就进行设置，
# 之后进入到容器里面的flink-conf.yaml里面再进行修改重启是没有用的，默认是1
$ FLINK_PROPERTIES="jobmanager.rpc.address:
转载
2024-07-05 11:40:43
257阅读
文章目录一、前言二、TaskManagerRunner2.1、创建 TaskManagerRunner2.1.1、创建 TaskExecutorService， 用于创建 TaskExecutor2.2、启动 TaskManagerRunner2.2.1、基础服务的初始化， 构建 TaskExecutorService2.2.1.1、BlobCacheService的初始化2.3、TaskExe
转载
2023-12-21 13:39:36
19阅读
目录一、前言二、TaskExecutor的构建2.1、TaskManager基础服务的初始化2.1.1、BlobCacheService的初始化2.2、TaskExecutor的构造过程2.2.3、TaskSlotTable详解2.2.3、TaskExecutor的初始化总结：一、前言 在之前的章节中我们
转载
2024-07-27 11:12:39
81阅读
1. 摘要我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中，作为日志数据的 ODS 层，从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志、启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据，但是有着完全不一样的数据结构，所以要拆分处理。将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中，作为日志 DWD 层。页面日志输出到主流，启动日志输出到启动侧输出流，曝光日志输出到曝光侧输出流
转载
2023-11-10 06:11:10
142阅读
前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟，计算能力不再成为主要瓶颈。 多样化的数据、复杂的业务分析需求、系统稳定性、数据可靠性， 这些软性要求， 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题。2018 年线上线下融合已成大势，“新零售”的战略已经开始实施，其本质是数据驱动，为消费者提供更好的服务， 日志分析系统作为数据分析的第一环节，为数据运营打下了坚实基础。 数据分析流程与
转载
2024-03-15 11:06:54
62阅读
用户行为日志分析是实时数据处理很常见的一个应用场景，比如常见的PV、UV统计。本文将基于Flink从0到1构建一个用户行为日志分析系统，包括架构设计与代码实现。本文分享将完整呈现日志分析系统的数据处理链路，通过本文，你可以了解到：基于discuz搭建一个论坛平台Flume日志收集系统使用方式Apache日志格式分析Flume与Kafka集成日志分析处理流程架构设计与完整的代码实现项目简介本文分享会
转载
2024-04-22 10:47:42
184阅读
