一、Flink 简介1、初识 FlinkFlink 起源于 Stratosphere 项目，Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林 的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014 年 4 月 Stratosphere 的 代 码被 复制 并捐赠 给了 Apache 软件基 金会， 参加 这个 孵化项 目的 初始 成员 是 Stratosph
转载
2023-07-26 11:33:53
263阅读
最近听到个奇葩需求： Flink SQL 每小时计算最近 1 小时内每 10 秒的最近 1 分钟 TPS这个需求有点绕，举个栗子：
比如 11 点计算：
10:01:10 计算区间： 09:59:10 to 10:01:10 （不包含）
10:01:20 计算区间： 09:59:20 to 10:01:20 （不包含）
10:01:30 计算区间： 09:59:10 to 10:01:30 （不包
转载
2024-04-10 10:46:46
66阅读
**情景:**某公司为保险业务构建金融类平台，该公司在平台中提供保险产品售卖与保单管理工具。平台中使用Flink实现续保客户全方位精细化管理，全流程周期跟踪。 使用消息队列 Kafka 版实时计算 Flink 版交互式分析 Hologres架构: 数据结构: renew_track：续保任务跟踪表 call_log ：通话记录表整个流程在阿里云上完成Kafka中配置数据源表登录Kafka控制台，选
转载
2024-05-21 23:33:13
0阅读
# Flink架构和计算原理
Apache Flink是一种用于分布式数据处理的开源框架，专注于流处理和批处理。Flink具有灵活的架构和强大的计算能力，使其在大数据处理领域中备受欢迎。在这篇文章中，我们将探讨Flink的架构和计算原理，并提供一个简单的代码示例来帮助理解。
## Flink架构概述
Flink的架构主要由以下几个组件组成：
1. **Job Manager**：负责协调和
1.Flink架构及特性分析Flink是个相当早的项目，开始于2008年，但只在最近才得到注意。Flink是原生的流处理系统，提供high level的API。Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理，但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。在Flink中，所有 的数据都看作流，是一种很好的抽象，因为这更接近于现实世界。在国外一些社区，有很多人将大数
转载
2024-03-21 15:12:58
26阅读
目录Flink State状态WindowFlink State状态Flink是一个有状态的流式计算引擎，所以会将中间计算结果（状态）进行保存，默认保存到TaskManager的堆内存中。但是当Task挂掉，那么这个Task所对应的状态都会被清空，造成了数据丢失，无法保证结果的正确性，哪怕想要得到正确结果，所有数据都要重新计算一遍，效率很低。想要保证 At -least-once&nbs
转载
2024-06-11 14:46:57
53阅读
Flink 作为新一代基于事件流的、真正意义上的流批一体的大数据处理引擎，正在逐渐得到广大开发者们的青睐。就从我自身的视角看，最近也是在数据团队把一些原本由 Flume、SparkStreaming、Storm 编写的流式作业往 Flink 迁移，它们之间的优劣对比本篇暂不讨论。近期会总结一些 Flink 的使用经验和原理的理解，本篇先谈谈 Flink 中的状态和容错机制，这也是 Flink 核心
转载
2024-08-23 19:05:38
38阅读
flink一、Flink 运行时架构1、系统架构（1）整体构成（2）作业管理器（JobManager）（3）任务管理器（TaskManager）2、作业提交流程（1）高层级抽象视角（2）独立模式（Standalone）（3）YARN 集群3、一些重要概念（1）数据流图（Dataflow Graph）（2）并行度（Parallelism）（3）算子链（Operator Chain）（4）作业图（J
转载
2024-04-30 17:47:21
97阅读
Flink 处理机制的核心，就是“有状态的流式计算”。在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。（聚合算子、窗口算子都属于有状态的算子
转载
2024-03-01 22:19:44
137阅读
文章目录Flink 容错机制检查点checkpointIncremental checkpoint Flink 容错机制Flink 检查点的核心作用是确保状态正确，即使遇到程序中断，也要正确。流计算Fault Tolerance的一个很大的挑战是低延迟，很多Blink任务都是7 x 24小时不间断，端到端的秒级延迟，要想在遇上网络闪断，机器坏掉等非预期的问题时候快速恢复正常，并且不影响计算
转载
2024-04-30 23:35:25
27阅读
令 Flink 与 ClickHouse 各取所长，构造高质量、高效率、面向未来的数仓平台。
作者：董伟柯——腾讯云大数据产品中心高级工程师 概述Apache Flink 是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势，多方位领先同领域的开源竞品。同样地，ClickHouse 是 OLAP 在
身为大数据工程师，你还在苦学Spark、Hadoop、Storm，却还没搞过Flink？醒醒吧！在过去的2020双11，阿里在Flink实时计算技术的驱动下全程保持了“如丝般顺滑”，基于Flink的阿里巴巴实时计算平台简直强·无敌。最恐怖的是，阿里当时的实时计算峰值达到了破纪录的每秒40亿条记录，数据量也达到了惊人的7TB每秒，相当于一秒钟需要读完500万本《新华字典》！Flink的强悍之处，阿里
假设有个需求需要实时计算商品的订单流失量，规则如下：用户点击商品 A，但购买了同类商品 B，则商品 A 记为一次订单流失量；点击商品 A 到购买同类商品 B 的有效时间窗口应该小于 12 个小时；有效窗口内多次点击商品 A 视为一次订单流失。第三条规则可以理解为数据流去重，我在上一节已经介绍过了。为了更加专注于计算商品的订单流失量，本篇文章不再关注数据去重。看到这个需求，想到可以用上一节的 Pro
文章目录一. 项目概述二.代码2.1 pom文件配置2.2 POJO类2.3 自定义测试数据源2.4 分渠道统计2.5 不分渠道（总量）统计2.6 黑名单过滤参考: 一. 项目概述 随着智能手机的普及，在如今的电商网站中已经有越来越多的用户来自移动端， 相比起传统浏览器的登录方式 ，手机 APP 成为了更多用户访问电商网站的首选 。对 于电商企业来说 ，一般会通过各种不同的渠道对自己的 APP
文章目录状态有状态的算子和应用程序算子状态（operator state）键控状态（keyed state）状态一致性一致性级别端到端（end-to-end）状态一致性检查点（checkpoint）Flink 的检查点算法Flink+Kafka 如何实现端到端的 exactly-once 语义选择一个状态后端(state backend) 状态流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态的计算观察
转载
2024-03-23 12:50:12
78阅读
Flink 的基本架构图 从整体的架构图中可以看到，对于完整的Flink来说，可以分为Flink Client客户端，JobManager 和 TaskManager三个部分。而个组件之间的通信时通过Akka Framework来完成的。Flink Client 客户端Flink客户端负责体提交 / 取消 / 更新任务到JobManager，而JobManager会对状态以及统计数据进行反馈。//
转载
2023-06-15 18:36:28
340阅读
第1章 DWS层与DWM层的设计1.1设计思路我们在之前通过分流等手段，把数据分拆成了独立的kafka topic。那么接下来如何处理数据，就要思考一下我们到底要通过实时计算出哪些指标项。因为实时计算与离线不同，实时计算的开发和运维成本都是非常高的，要结合实际情况考虑是否有必要象离线数仓一样，建一个大而全的中间层。如果没有必要大而全，这时候就需要大体规划一下要实时计算出的指标需求了。把
转载
2024-04-01 09:07:37
147阅读
在这个数据驱动的时代，Apache Flink作为一款实时流处理框架，因其强大的性能和灵活性而备受关注。为了帮助开发者更好地理解和掌握Flink，》的开源项目。本文将对该项目进行深入的技术分析，阐述其用途及特点，以期吸引更多用户加入到Flink的学习和实践中。项目简介《Flink Learning Note》是一个全面且系统的Flink学习资料集合，它涵盖了从基础知识、核心概念到实战案例的多种教程
Flink CEP复杂事件处理FLINK复杂事件处理CEP ，基于流处理技术将系统数据看做不同事件，寻找不同事件的相互关系，来列出关系序列库，并利用过滤和关联和聚合等技术，最终由简单的事件产生复杂事件，使用模式规则来对重要数据进行追踪和分析， 从实时数据中挖掘隐藏的数据信息。 复杂事件的用途：反欺诈，网络欺诈，设备故障检测Flink基于DataStream Api 来做 FlinkCEP组件栈 在
简介 在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。一、有状态算子 在Flink中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。 无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，如下图所示。如，可以将一个字符串类型的
转载
2024-02-21 13:49:08
28阅读
