文章目录一. 状态管理的基本概念1.什么是状态2. 为什么要管理状态3. 理想的状态管理二. Flink 状态的类型与使用示例1. Managed State & Raw State2. Keyed State & Operator State3. Keyed State 使用示例三. 容错机制与故障恢复1. 状态如何保存及恢复2. 可选的状态存储方式四. 总结1. 为什么要使用
前言项目介绍在线视频: https://www.bilibili.com/video/BV1zv41157yY本案例是一个专注于flink动态规则计算的项目,核心技术组件涉及flink、hbase、clickhouse、drools等 项目可根据各类个性化需求进行二次开发后,直接用于实时运营,实时风控、交通监控等场景的线上生产列位看官,为了能够更好地理解后续《动态规则版实时运营系统》的设计思想和代
一、Flink基础1、什么是Flink?数据模型、体系架构、生态圈官方解释: Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run i
转载 2024-05-04 17:02:14
43阅读
Flink简介          Flink的核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务:DataSet API:对静态数据进行批操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便的采用Flink提供的各种操作符对分布
文章目录概述定义为什么使用Flink应用行业和场景应用行业应用场景实时数仓演变Flink VS Spark架构系统架构术语无界和有界数据流式分析基础分层API运行模式作业提交流程顶层抽象流程基于Yarn 会话(Session)模式 概述定义截止至今大数据计算框架引擎大致经历以下四代:第一代计算引擎:Hadoop MapReduce第二代计算引擎:Tez第三代计算引擎:Spark第四代计算引擎:F
FLINK流式概念整理 –动态表1、将流转换为动态表。 2、在动态表上计算一个连续查询,生成一个新的动态表。 3、生成的动态表被转换回流。–时间属性 时间属性可以像普通的时间戳的列一样被使用和计算。 一旦时间属性被用在了计算中,它就会被物化,进而变成一个普通的时间戳。 普通的时间戳是无法跟 Flink 的时间以及watermark等一起使用的,所以普通的时间戳就无法用在时间相关的操作中。–注意列计
1、背景日志系统接入的日志种类多、格式复杂多样,主流的有以下几种日志:filebeat采集到的文本日志,格式多样winbeat采集到的操作系统日志设备上报到logstash的syslog日志接入到kafka的业务日志以上通过各种渠道接入的日志,存在2个主要的问题:格式不统一、不规范、标准化不够如何从各类日志中提取出用户关心的指标,挖掘更多的业务价值为了解决上面2个问题,我们基于flink和droo
转载 2024-04-26 11:05:23
116阅读
背景:我们的引擎是Egret,使用的是原生的EUI,转微信小游戏;工程第一版出来后使用PerfDog测试一波数据。结果发现很多问题,本文主要分两部分第一部分主要介绍通过PerfDog发现问题,第二部分主要介绍通过PerfDog的数据定位并解决问题。PerfDog具体操作可以看文档PerfDog使用说明第一部分————数据分析本次的案例多见于游戏第一版时的情况,比较常见,所以拿出来做个分析。这里强调
在日常工作中我们经常收到一些诸如此类需求:“用户给点击了开屏广告,给用户下发私信”、“用户进入了推荐线,但在60秒内没有任何点击操作,弹框引导用户选择感兴趣的内容”、“用户点赞了某位作者的两篇以上的内容,但并没有关注过此作者,则弹框引导用户关注作者”、“用户点击了活动入口,进入了活动页、发生了点赞、收藏等交互操作,引导用户进入活动下一流程”。这些需求大致可以分为如下三大类:完成事件A,触发运营动作
 1、Apache Flink介绍Flink是一个纯流式计算引擎。1.1 历史Flink起源于一个叫做Stratosphere的研究项目,目标是建立下一代大数据分析引擎,其在2014年4月16日成为Apache的孵化项目,从Stratosphere 0.6开始,正式更名为FlinkFlink 0.7中介绍了最重要的特性:Streaming API。最初只支持Java API,后来增加了
转载 2024-03-06 13:14:53
111阅读
前言:本文是对视频课程《基于flink与groovy实现亿用户级实时动态规则智能运营系统》的介绍说明; 本项目极具行业实用价值,可为各企业开发人员提供系统设计思路与灵感,而且,它不光可用于智能运营,也可以应用在实时规则推荐,实时广告推送,实时规则封控,实时交通监控等纪委广泛的场景中; 当然,各类培训机构学员也可以通过学习此项目来丰富自己的就业简历,绝对杀手锏级别!在面试中运用得当,可以起到一锤定音
转载 2024-04-28 18:59:15
80阅读
日前,在更新UDF函数这块的一些功能时,发现一些较为细小但大家都会遇到的问题,作为趟过的坑发出来,希望大家能够避免。1.注册UDF函数1.1 注册相关方法   此处,我们使用的udf函数为标量函数,它继承的是ScalarFunction,该类在我们的使用中,发现它继承自UserDefinedFunction这个类,该处的udf函数由用户自己定义,而函数的注册此处我们自己实现;&
转载 2024-04-16 19:31:45
104阅读
一、前言Flink 程序的结构Flink 应用程序结构就是如上图所示:1、Source: 数据源,Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类:基于本地集合的 source、基于文件的 source、基于网络套接字的 source、自定义的 source。自定义的 source 常见的有 Apache kafka、Amazon Kinesis Streams、RabbitMQ、T
转载 2024-09-01 18:56:02
31阅读
pattern 检测生成 Alert 首先,开发人员要在 DataStream 流上定义出模式条件,之后 Flink CEP 引擎进行模式检测,必要时生成告警。为了使用 Flink CEP,我们需要导入依赖:<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-cep
在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上,涛思数据创始人陶建辉进行了题为《高性能、云原生的极简时序数据处理平台》的主题演讲。在本次演讲中,他不仅分享了时序数据库现阶段的技术痛点,还深入阐释了打造 TDengine 3.0 的原因以及实践思路。本文根据演讲内容整理而成。 在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会
一、需求说明:对页面日志数据进行ETL,对跳出用户进行标记后输出到Kafka。跳出用户定义: 条件1:不是从其他页面跳转过来的页面,是一个首次访问页面。日志数据表现为不存在last_page_id字段。 条件2:距离首次访问结束后10秒内,没有对其他的页面再进行访问。ps:该需求一般为实时项目中对kafka日志数据进行消费后处理,后续输出到kafka计算页面跳出率用于运营分析使用,该文重点在于代码
本课时我们主要介绍 Flink 的编程模型与其他框架比较。本课时的内容主要介绍基于 Flink 的编程模型,包括 Flink 程序的基础处理语义和基本构成模块,并且和 Spark、Storm 进行比较,Flink 作为最新的分布式大数据处理引擎具有哪些独特的优势呢?Flink 的核心语义和架构模型我们在讲解 Flink 程序的编程模型之前,先来了解一下 Flink 中的 Streams、State
一、简介 今天给大家分享的内容是FlinkCEP,中文意思就是复杂事件处理。 那么何为CEP呢? 听起来好像很复杂,实际上就是基于事件流进行数据处理,把要分析的数据抽象成事件,然后将数据发送到CEP引擎,引擎就会根据事件的输入和最初注册的处理模型,得到事件处理结果。 直白一点就是:对连续的传入事件进行模式匹配 二、应用场景 CEP应用场景具有几个共同而明显的特点: • 通常需要处理巨量的事件,
转载 2024-05-27 23:59:42
173阅读
文章目录仅追加(Append-only)流撤回(Retract)流更新插入(Upsert)流 与关系型数据库中的表一样,动态表也可以通过插入(Insert)、更新(Update)和删除(Delete)操作,进行持续的更改。将动态表转换为流或将其写入外部系统时,就需要对这些更改操作进行编码,通过发送编码消息的方式告诉外部系统要执行的操作。在 Flink 中,Table API 和 SQL支持三种编
转载 2024-02-22 16:31:13
64阅读
什么是规则引擎?规则引擎由推理引擎发展而来,是一种嵌入在应用程序中的组件,实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来,并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入,解释业务规则,并根据业务规则做出业务决策。(摘自百度百科) drool就是用java语言开发的规则引擎插件,规则引擎的原理就是Rete算法。 Rete算法是Charles Forgy在1979年的论文中首次提出的,
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5