文章目录系列文章目录前言一、基于数据湖icerberg的流批一体架构二、创建表三、创建topic四. 测试:1.测试count4.2 测试group by count4.3 参考官网配置流模式4.4 流模式group by测试总结 前言lambda架构中， kafka->flink中支持 各种流函数， 数据入iceberg后，如何对icberg进行流操作，实现类似流函数的结果？ 基于数据湖的
背景实时即未来,在实时处理流域 Apache Spark 和 Apache Flink 是一个伟大的进步,尤其是Apache Flink被普遍认为是下一代大数据流计算引擎, 我们在使用 Flink & Spark 时发现从编程模型, 启动配置到运维管理都有很多可以抽象共用的地方, 我们将一些好的经验固化下来并结
官网：Apache Flink Documentation | Apache Flink 概况以前由于对flink 不是很熟悉，flink 主要是还是流的模式，而且flink 版本更新迭代比较快，对flink 流批一直比较模糊，这几天看看几篇后，终于搞明白了。由于1.12 版本增加流批一体功能，与以前流批模式有所不同，DataStream API支持不同的运行时执行模式，我们可以根据实际的需求和任
目录1. 流处理和批处理2. 流批一体API2.1. DataStream API 支持批执行模式2.2. API2.3. 编程模型1. 流处理和批处理Flink官网：Apache Flink 1.12 Documentation: Learn Flink: Hands-on TrainingBatch Analytics，右边是 Streaming Analytics。批量计算: 统一
目录数仓架构离线数仓实时数仓Hive 实时化Hive streaming sinkHive streaming source实时数据关联 Hive 表Hive 增强Hive Dialect 语法兼容向量化读取简化 Hive 依赖Flink 增强Flink Filesystem connector引入 Max Slot简介： Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓，给离线
Flink如何做到流批一体
流批一体的理念
2020年，阿里巴巴实时计算团队提出“流批一体”的理念，期望依托Flink框架解决企业数据分析的3个核心问题，理念中包含三个着力点，分别是一套班子、一套系统、一个逻辑。
一套班子：统一开发人员角色，现阶段企业数据分析有两个团队，一个团队负责实时开发，一个团队负责离线开发，在流批一体的理念中，期望促进两个团队的融合。
一套系统：统一数据处理技术，不管实时
目录流处理的相关概念数据的时效性流处理和批处理批处理和流处理的对比流批一体API流批一体编程模型Data Source预定义的Source基于集合的Source基于文件的Source基于socket的source自定义的source随机生成数据MySQL代码实现在pom文件中添加java连接mysql的依赖运行，查看结果Transformations整体分类基本操作mapfaltMapkeyByf
一、流批一体流批一体的目标是希望能够为有限数据和无限数据提供一套统一的处理 API，包括 Datastream API 与 Table/SQL API，其中有限数据的处理对应离线处理，而无限数据的处理则对应在线处理。之所以需要这么一套流批一体的处理 API，主要有以下两个原因：首先，随着实时计算的不断发展，大多数企业数据处理的 pipeline 都是由离线处理和在线处理组成的，使用同一套开发 AP
摘要：Apache Flink是为分布式、高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架。
作者： 萌兔之约。Apache Flink是为分布式、高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架。Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算，还能提供批量数据处理。相较于市面上的其他数据处理引擎，它采用的是基于流计算来模拟批处理。一、Flink原理及架构Flink简介Ap
“伴随着实时化浪潮的发展和深化，Flink 已逐步演进为实时流处理的领军技术和事实标准。Flink 一方面持续优化其流计算核心能力，不断提高整个行业的流计算处理标准，另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地，但是，随着计算流批统一的逐渐完善的同时，Flink存储的流批统一缺陷显得尤为捉襟见肘”Flink 这几年一直在反复强调流批一体，即：使用同一套 API、同一套开发范式来实现大数
文章目录多流转换分流基本合流操作联合（Union）连接（Connect）基于时间的合流——双流联结（Join）窗口联结（Window Join）间隔联结（Interval Join）窗口同组联结（Window CoGroup） 多流转换无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一
流批一体的内涵 流批一体中的“流批”是指流处理与批处理，是两种不同的数据处理方式，而不是对数据种类的划分。具体来说，数据可以按产生的时间划分为历史数据与实时数据，亦可按数据的明细程度分为流水数据与切片数据；数据处理方式按窗口大小可分为流式处理与批式处理，亦可按处理时延分为实时处理与离线处理。流批一体包括两方面内涵：
1、计算一体：同一套计算逻辑可以同时应用于流处理与批处理两种模式，且在最终结果
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2022-07-25 09:45:00
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Flink 1.11 features 已经冻结，流批一体在新版中是浓墨重彩的一笔，在此提前对 Flink 1.11 中流批一体方面的改善进行深度解读，大家可期待正式版本的发布。Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓，给离线数仓带来 Flink 流处理实时且 Exactly-once 的能力。另外，Flink 1.11 完善了 Flink 自身的 Filesystem conne
一、流计算与批计算一）流计算与批计算流计算：无限数据之上的计算批计算：有限数据之上的计算二）流计算与批计算的比较特性批计算流计算数据范围有界数据无界数据任务执行分批执行、有终止全部执行、无终止延时小时级、天级秒级、分钟级数据场景数据量超大数据、无法以流的形式交付数据以流的形式交付资源消耗大小数据质量要求低要求高业务场景清算对账、报表生成、特征生成欺诈检测、实时风控、实时推荐关注点可扩展性、吞吐、容
“伴随着实时化浪潮的发展和深化，Flink 已逐步演进为实时流处理的领军技术和事实标准。Flink 一方面持续优化其流计算核心能力，不断提高整个行业的流计算处理标准，另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地，但是，随着计算流批统一的逐渐完善的同时，Flink存储的流批统一缺陷显得尤为捉襟见肘”Flink 这几年一直在反复强调流批一体，即：使用同一套 API、同一套开发范式来实现大数
文章目录01 引言02 累加器2.1 相关API2.2 示例代码03 广播变量3.1 原理3.2 示例代码04 分布式缓存4.1 原理4.2 示例代码05 文末01 引言在前面的博客，我们已经对Flink的程序模型里的Connectors使用有了一定的了解了，有兴趣的同学可以参阅下：《Flink教程（01）- Flink知识图谱》《Flink教程（02）- Flink入门》《Flink教程（03）- Flink环境搭建》《Flink教程（04）- Flink入门案例》《Flink教程（05）
原创
2022-04-20 15:05:59
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模式：一体化架构背景假设你在开发一个服务端应用。该应用必须支持各种各样的客户端，包括桌面浏览器、手机浏览器和本地手机应用。应用可能也需要公开部分API供第三方使用，还可能与其他应用通过web service或消息代理(message broker)相集成。应用执行业务逻辑来处理请求(HTTP请求或者消息)；访问数据库；与其他系统交换消息；并返回HTML/JSON/XML类型的响应。应用或是多层架构
操作系统的组织结构应包括模块化结构、接口和运行时的组织结构。模块化结构：描述组成系统的不同功能如何分组和交互；接口：与系统内部结构密切相关，由操作系统提供给用户、用户程序或上层软件使用；运行时的组织结构：定义了执行过程中存在的实体类型及调用方式。 在操作系统的设计中，有如下4种设计方法：一体化结构 特点：操作系统的运行效率高，但这种结构难以理解、难以维护、验证其正确性也十分困难。模块化
基于流批一体的改造，无论是实时还是离线都只需要维护一套计算框架，为业务开发人员、平台提供方和计算引擎的支持方节省了大量人力资源。
原创
2022-04-18 11:36:08
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