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
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2024-04-10 10:46:46
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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
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2023-07-26 11:33:53
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**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
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2024-05-21 23:33:13
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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
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2024-06-11 14:46:57
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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
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2024-08-23 19:05:38
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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
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2024-03-21 15:12:58
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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
一、简介窗口计算：flink的灵魂 窗口计算就是把无界数据流切分为有限大小的“bucket”—>窗口（bucket/window/panel），在窗口上应用计算换上完成计算处理核心：窗口的划分和计算 我们经常需要在一个时间窗口维度上对数据进行聚合，窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一个个窗口，对窗口内的数据进行处理。
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2024-03-17 23:18:49
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窗⼝计算是流计算的核⼼，窗⼝将流数据切分成有限⼤⼩的“buckets”，我们可以对这个“buckets”中的有 限数据做运算。在Flink中整体将窗⼝计算按分为两⼤类：keyedstream窗⼝、datastream窗⼝,以下是代码结构：Keyed Windows：Non-Keyed Windows：Window Lifecycle （窗口生命周期）当有第⼀个元素落⼊到窗⼝中的时候窗⼝就被创建，当
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2024-03-22 14:37:45
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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
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2024-03-01 22:19:44
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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
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2024-04-30 17:47:21
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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
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2024-04-30 23:35:25
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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
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
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2024-04-01 09:07:37
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前言如今，许多用于分析大型数据集的开源系统都是用 Java 或者是基于 JVM 的编程语言实现的。最着名的例子是 Apache Hadoop，还有较新的框架，如 Apache Spark、Apache Drill、Apache Flink。基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据（包括缓存和高效处理）。合理的管理好 JVM 内存可以将 难以配置且不可预测的系统
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2024-08-26 18:54:45
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最近看到公司有Flink平台，正好做过storm和spark streaming上的业务，借着这个机会把flink也学了。正好比较下他们之间的优缺点。一、流式处理平台1.StormTopology为处理拓扑图组成：(1)Spout. 数据分发中心。(2)Bolt. 数据处理中心数据单元为Tuple。在Bolt处理完的数据可以发射给下一个Bolt。此时接收到的为Tuple。缺点：(1)消息传输保证为
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2024-03-25 16:56:00
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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
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
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
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2024-03-23 12:50:12
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