一、EventTime的引入在Flink的流式处理中,绝大部分的业务都会使用eventTime,一般只在eventTime无法使用时,才会被迫使用ProcessingTime或者IngestionTime。如果要使用EventTime,那么需要引入EventTime的时间属性,引入方式如下所示:val environment: StreamExecutionEnvironment = Stream
前言Flink版本:1.12.1将实时的数据类比于一个车流(带有一个值),如果你想获得所有车值的总和,那该怎么办呢?求和:不断的将数据相加,像聚合函数一样:Flink的常见算子和实例代码。  但是问题来了:实时数据流是不断的产生数据的,那么作为无界数据流,你永远不可能获得流的完整结果。也许你可以创建一个同样的求和数据流(无界)像这样:关于事件时间和水印与窗口的联合使用及其demo代码:Flink
Flink ProcessFunction介绍及KeyedProcessFunction实例1. ProcessFunction简介2. KeyedProcessFunction简单使用2.1. [Java版本](https://github.com/fanjianhai/flink_project_maven_repository.git)2.2. [Scala版本](https://gith
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文章目录Flink(一):flink安装入门和运行架构flink是什么?Flink 特点Flink和Spark比较安装和入门安装快速入门程序部署运行架构Tasks and Operator Chains(任务和算子链)Job Managers, Task Managers, Clientstask slot [task 插槽]Checkpoint/SavepointState Backends
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Introduction 简介Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态计算。Flink可以运行在常见集群环境如YARN Kubernetes Mesos,内存级别的速度和任意的扩展 Unbounded streams 无界数据流 无界数据流有开始但是没有结束,需要持续不断的处理.处理无界数据通常需要一个特定的顺序,如事件的发生顺序,来判断数据处理的完整
Flink学习笔记:时间与窗口1. 时间在flink中定义了三类时间:事件时间(Event Time):即事件实际发生的时间。处理时间(Processing Time):事件被处理的时间。进入时间(Ingestion Time):事件进入流处理框架的时间下图很好的说明了三种时间的区别与联系  其中时间时间和处理时间是比较常用,根据应用程序的不同以及结果准确性要求可以定义不同的时
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一、yarnyarn框架yarn工作机制yarn生产环境核参数配置二、Flink部署模式flink主要有三种部署模式:会话模式(Session Mode)单作业模式(Per-Job Mode)应用模式(Application Mode)会话模式(Session Mode)首先需要启动一个集群,建立并保持一个会话,在这个会话中通过客户端提交作业。优势:只需要一个集群,所有作业提交之后都进集群处理,集
原创 2023-02-28 19:38:58
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Flink的下载地址Flink的部署StandAlone模式Flink on yarn模式Session-ClusterPer-Job-Cluster部署注意点在Flink 的下载界面我们可以看到大致有两种Flink的下载版本,俩者的区别就是一种是有hadoop支持的版本,如果需要和Hadoop来进行交互的化,就需要下载此版本上述只是针对于较低版本的Flink我们可以看到..
原创 2022-03-23 10:21:20
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一、Flink 简介 Flink是一个分布式的流处理框架,它能够对有界和无界的数据流进行高效的处理。Flink的核心是流处理,当然它也支持批处理,Flink将批处理看成为流处理的一种特殊情况,即数据流也是有明确界限的。这和Spark Streaming是思想是相反的,Spark Streaming的核心是批处理,它将流处理看成批处理的一种特殊情况,即把数据流进行极小粒度的拆分,拆分为多个微批处理。
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1.什么是flink?Apache Flink十一个能够提供毫秒级延迟,同时有保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性的框架和分布式处理引擎,用于对无界流和有界流进行状态计算2.Flink 的重要特点?事件驱动型基于流的世界观 在Flink的世界观中,一切都是由流组成的,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。分层API 越顶层越抽象,表达含义越简明,使用
异构数据同步工具——flinkx - 知乎一、概要简介FlinkX是由袋鼠云开源基于Flink的分布式离线和实时相结合的数据同步框架,既可以采集静态的数据比如:MYSQL,HDFS等,也可以采集实时变化的数据比如:MYSQL BINLOG,KAFKA等。目前官方已经支持多种异构数据源之间高效的数据同步。二、架构设计FlinkX整体架构设计采用Framework+plugin模式。不同数据源被抽象成
大数据跟我学系列文章006-轻松通关 Flink——06.Flink 进阶篇 模块二:进阶篇 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口、时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 第10讲:Flink Side OutPut 分流 第11讲:Flink CEP 复杂事件处理 第12讲:Flink 常用的 Source 和 Connector 模块三:生产实践篇 第1
产品模型 项目空间(Project)项目空间是实时计算 Flink最基本的业务组织单元,是您管理集群、作业、资源、人员的基本单元。您可以选择创建项目,也可以用子账号身份加入其它Project中。实时计算的项目空间,通过阿里云RAM主子账号支持多人协作。作业(Job)类似于MaxCompute或Hadoop Job,一个实时计算的作业描述了一个完整的流式数据处理业务逻辑,是流式计算的基础业务单元。
-----Flink1、个人理解:Flink也好,Spark也好,将我们原本需要实现的功能以框架的形式封装好,然后我们如果使用Flink,直接从业务的角度出发,多关心业务,就可以使用。基本架构图:Flink系统主要由两个组件组成,分别为JobManager和TaskManager,Flink的架构也遵循Master-Slave架构设计原则,JobManager和Master节点,TaskManag
目录前言:1、springboot引入依赖:2、yml配置文件3、创建SQL server CDC变更数据监听器4、反序列化数据,转为变更JSON对象5、CDC 数据实体类6、自定义ApplicationContextUtil7、自定义sink 交由spring管理,处理变更数据前言:        我的场景是从SQL Server数据库获取指定表的增量数据
Flink的State一般指一个具体的task/operator的状态。State可以被记录,在失败的情况下数据还可以恢复,Flink中有两种基本类型的State:Keyed State,Operator State,他们两种都可以以两种形式存在:原始状态(raw state)和托管状态(managed state)。
原创 精选 2021-01-05 18:40:34
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一、Standalone方式 二、yarn方式
原创 2021-07-13 17:12:40
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1 初识 Flink Flink 项目的理念是:“Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架”。 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有状态计算。Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执
转载 2020-08-03 17:24:00
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什么是FlinkApache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。 Flink旨在运行在所有常见的群集环境中,以内存速度和任何规模执行计算。画重点分布式数据流计算有边界数据和无边界数据 流计算&内存速度流计算简单概括就是实时的处理数据,从上游拿到数据之后低延迟、迅速的处理数据之后交给下游操作。 上面画重点的无边界数据也就是有起点没有终点的数
原创 2021-12-29 10:02:25
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