Apache Flink
概述
Flink是构建在数据流之上的有状态计算的流计算框架，通常被人们理理解为是 第三代 大数据分析方案。
第一代 - Hadoop的MapReduce计算（静态）、Storm流计算（2014.9） ；两套独立计算引擎，使用难度大
第二代 - Spark RDD 静态批处理理(2014.2)、DSt
转载
2024-04-05 00:04:04
56阅读
（先给个预告，下一期关于Flink的文章会讲如何将机器学习融入Flink中） 摘要 本文提供了一种在流计算中不停机动态加载代码来做到敏捷而快速的开发的思路。 代码提供在 Lofka 的 lofka-night-watcher 模块中。 TsingJyujing/lofkagithub.com 目前 ...
转载
2021-10-12 23:41:00
645阅读
2评论
本文根据阿里资深搜索专家蒋晓伟在首届阿里巴巴在线峰会上的分享整理而成。 此次分享的重点是Blink计算引擎，它是阿里巴巴搜索的流计算和批处理引擎。相比于Flink，在上层，Blink具有批和流一体化的完备Table API，使得其能够支撑各类业务需求；在底层，Blink重新开发了兼容Flink以及生态的Runtime，实现了流处理和批处理完美的统一。直播视频：（点击图片查看视频）幻灯片下
Windows聚合事件(例如计数、和)在流上的工作方式与批处理不同。例如，不可能计算流中的所有元素，因为流通常是无限的(×××的)。相反，流上的聚合(计数、和等)是由窗口windows限定作用域的，例如“过去5分钟的计数”或“最后100个元素的总和”。Windows可以是时间驱动(示例:每30秒)或数据驱动(示例:每100个元素)。一个典型的方法是区分不同类型的窗口，比如翻筋斗窗口(没有重叠)、滑动
原创
2018-11-13 10:35:59
1060阅读
生成，编译模板工程MacBook-Air:SocketWindowWordCountmyhaspl$bash<(curlhttps://flink.apache.org/q/sbt-quickstart.sh)%Total%Received%XferdAverageSpeedTimeTimeTimeCurrentDloadUploadTotalSpentLeftSpeed100115101
原创
2018-11-13 11:02:20
598阅读
# Java Flink实时流计算实现流程
## 1. 简介
Java Flink是一种开源的流式处理框架，可以实现实时流计算。本文将教会你如何使用Java Flink进行实时流计算。
## 2. 实现流程
下面是实现Java Flink实时流计算的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 引入Flink依赖 |
| 2 | 创建流执行环境 |
| 3 |
原创
2024-01-07 10:44:48
160阅读
# FLINK 实时流计算架构
Apache Flink 是一个开源的流式处理框架，旨在支持高吞吐量、低延迟的应用。Flink 的流处理架构具有高性能、可扩展性和灵活性，广泛应用于各行各业的数据处理需求。本文将带您深入了解 Flink 的实时流计算架构，配合代码示例和流程图帮助您更好地理解。
## 1. 流处理与批处理的区别
在理解 Flink 的架构之前，我们首先要明确流处理和批处理之间的
Flink中的程序本质上是并行的和分布式的。在执行期间，流有一个或多个流分区，每个操作符有一个或多个操作符子任务。操作符子任务相互独立，在不同的线程中执行，可能在不同的机器或容器上执行。运算符子任务的数量是特定运算符的并行度。一个流的并行性总是它的生产操作符的并行性。同一程序的不同运算符可能具有不同级别的并行性。流可以在两个操作符之间以一对一(或转发)模式传输数据，也可以在重分发模式中传输数据:一
原创
2018-11-13 10:34:19
856阅读
Flink学习小计---流处理DEMOFlink本地安装Flink流处理DEMO项目创建代码书写Api简单说明数据源模拟Flink本地安装非常简单，点击这里下载之后解压即可Flink流处理DEMO通过一个简单的流处理demo来感性的认识一下Flink。项目创建Flink提供了Maven的模板原型，我们可以直接使用如下命令创建Flink项目。mvn archetype:generate...
翻译
2021-05-25 09:09:22
674阅读
代码package com.zxl.flinkimport org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment/** * flink的流计算的WordCount */object FlinkStreamWordCount { def main(args: Array[String]): Unit
原创
2021-09-16 10:21:40
318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
流计算在介绍Flink之前首先说一下流计算的概念，流计算是针对流式数据的实时计算。流式数据是指将数据看作数据流的形式来处理，数据流是在时间分布和数量上无限的一系列动态数据集合体，数据记录是数据流的最小组成单元。流数据具有数据实时持续不断到达、到达次序独立、数据来源众多格式复杂、数据规模大且不十分关注存储、注重数据的整体价值而不关注个别数据等特点。Apache Flink是什么Apache Flin
转载
2024-05-27 15:20:28
55阅读
代码package com.zxl.flinkimport org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment/** * flink的流计算的WordCount */object FlinkStreamWordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1、
原创
2022-01-18 15:05:35
204阅读
本次由快手刘建刚老师分享，内容主要分为三部分。首先介绍流式计算的基本概念， 然后介绍 Flink 的关键技术，最后讲讲 Flink 在快手生产实践中的一些应用，包括实时指标计算和快速 failover。一、流式计算的介绍流式计算主要针对 unbounded data（无界数据流）进行实时的计算，将计算结果快速的输出或者修正。这部分将分为三个小节来介绍。第一，介绍大数据系统发展史，包括初始的批处理到
转载
2024-07-06 18:05:50
225阅读
自 Google Dataflow 模型被提出以来，流批一体就成为分布式计算引擎最为主流的发展趋势。流批一体意味着计算引擎同时具备流计算的低延迟和批计算的高吞吐高稳定性，提供统一编程接口开发两种场景的应用并保证它们的底层执行逻辑是一致的。对用户来说流批一体很大程度上减少了开发维护的成本，但同时这对计算引擎来说是一个很大的挑战。作为 Dataflow 模型的最早采用者之一，Apache Flink
转载
2024-05-05 17:01:08
44阅读
流处理引入为了理解流处理，我们先来看看批处理。批处理是把我们感兴趣的数据一起搜集下来加以处理，产生结果。比如说双十一当天有多少个用户购买了商品，每个用户分别买了多少件，分别是哪些品类的商品。过去需要第二天或者几个小时后才能出统计结果，我们才能知道双十一当天或者截止到某个小时有多少人买了东西等，这些是批处理的结果。批处理的结果生成相距用户实际行为的发生间隔了很长一段时间，往往是一天或者几小时。在现在
转载
2024-01-17 07:35:17
58阅读
背景:数据量激增传统的时代，不同的业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效地处理，成为当下大多数公司所面临的问题。 但随着数据的不断增长，新技术的不断发展，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性，企业需要能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理技术来处理日益增长的数据。 相对于传统的数据处理模式，流式数据处理则有着更高的处理效率和成本控制。Apac
转载
2023-11-03 19:19:23
104阅读
在流式计算越来越受到主流青睐的市场状况下，流式计算框架技术的掌握，正在成为大数据学习当中的重要部分。以Flink框架来说，作为新一代的流计算框架，越来越多地出现在大数据开发者们的技能树当中。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲FLink的几个核心概念。真正意义上的流计算框架，是从Storm开始的，但是在实际的发展当中，Storm在与Spark的竞争当中，陷入了尴尬的境地，而流计算的后来者Flink，
转载
2024-03-20 13:14:44
30阅读
阿里巴巴新一代计算引擎
flink
？(一)
很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词，其实早在 2008 年，Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目， 在 2014 被 Apache 孵化器所接受，然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一。Flink 的最新版本目前已经更新到了 0.10.
转载
2024-01-17 05:55:17
44阅读
流处理技术的演变在开源世界里，Apache Storm项目是流处理的先锋。Storm最早由Nathan Marz和创业公司BackType的一个团队开发，后来才被Apache基金会接纳。Storm提供了低延迟的流处理，但是它为实时性付出了一些代价：很难实现高吞吐，并且其正确性没能达到通常所需的水平，换句话说，它并不能保证exactly-once，即便是它能够保证的正确性级别，其开销也相当大。在低延
转载
2024-06-01 16:44:11
54阅读
