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
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2023-09-17 08:02:38
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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
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2023-05-25 23:32:18
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摘要：本文由 Apache Flink Committer 马国维分享，主要介绍 Flink 作为大数据计算引擎的流批一体融合之路。内容包括：背景流批一体的分层架构流批一体DataStream流批一体DAG Scheduler流批一体的Shuffle架构流批一体的容错策略未来展望Tips：点击文末「阅读原文」可查看更多技术干货～ 一、背景随着互联网和移动互联网的不断发展，各行各业都积累海
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
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2023-08-29 11:04:37
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Alink-流批一体机器学习算法平台是什么如何使用maven创建Alink基于PyFlink的Alink方法1：Jupyter notebook安装jupyter安装并使用Pyalink 是什么Alink是基于Flink流批一体的机器学习平台，提供一系列算法，可以帮助处理各种机器学习任务
Alink和FLink有什么关系？
借助Flink在批流一体化方面的优势，Alink能够为批流任务提供一致
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
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2023-08-17 10:58:21
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为了助力企业实现数字化转型升级，亿信华辰提供了一系列完善的产品线和成熟的整体解决方案。实时大数据平台PetaBase-s作为亿信华辰的一款数据存储产品，能帮助企业在这股大数据的数字化漩涡中激流勇进、加速前行。PetaBase-s是基于开源Hadoop 2.x 平台基础上开发的，具有软件著作权的国产分布式实时大数据平台。PetaBase-s实时大数据平台被设计为全新的大数据实时分析解决方案，可以为金
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
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2023-07-29 14:54:12
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导读:智慧仓储系统之一就是应急物资仓储管理系统,该系统主要体现在应急物资上,例如受到洪水灾害的应急物资等等.危急情况下的物资管理非常困难,全部靠人工管理是不可能的. 一.系统背景: 许多防洪防汛任务的关键的机构，承担着指挥、协调、执行的职责。防洪防汛物资顾名思义主要为抗洪抢险中用到的事物以及预防洪涝灾害所涉及的器材。那么关于防洪的物资储备管理苏州新导利用信息技术研发出了应急物资仓储管理系统来代
目录Flink简介Flink能干啥流式分析数据管道&ETL事件驱动应用玩转Flink无缝集成数据源管理简化Flink SQL极简数据管道获取flink-jobsFlink简介Flink是一个优秀的流式处理引擎，不仅拥有完善的流式处理解决方案，而且将批处理视为有界流，完美实现了流批处理一体化。Flink能干啥流式分析Flink可持续不断地处理事件流，并明确支持以下三种时间语义：事件时间(ev
目录一、流处理相关概念1.数据的时效性2.流处理和批处理1）批处理2）流处理3）流处理与批处理对比3.流批一体API二、流批一体编程模型三、Data-Source1.预定义的source1)基于集合的source 2）基于文件的source3）基于socket的source2.自定义的source1）随机生成数据2）mysql四、Transformations1.整体分类1）对单条记录的
导读：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。文章摘取自Flink中文社区：“深度解读 Flink 1.11：流批一体 Hive 数仓”作者：李劲松 & 李锐https://mp.weixin.qq.com/s/5GjZw0A0kMLEv2eLd6Dsag数仓架构1、离线数仓 传统的离
文 | 陈肃 首先，本文将从数据融合角度，谈一下DataPipeline对批流一体架构的看法，以及如何设计和使用一个基础框架。其次，数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题。如果数据无法实现一致，即使同步再快，支持的功能再丰富，都没有意义。另外，DataPipeline目前使用的基础框架为Kafka Connect。为实现一致性的语义保证，我们做了一些额外工作，希望对大家有一定的参考意义。最后，
一、关于流批一体数据仓库流批一体是一种架构思想，这种思想说的是同一个业务，使用同一个sql逻辑，在既可以满足流处理计算同时也可以满足批处理任务的计算。从效率层面来说，批处理只能以t+1的形式呈现业务数据，流处理只能以t+0的形式呈现业务数据，当二者独立时企业需要运行两套代码，开发、运维、人力成本高，呈现周期长。而流批一体则使用一套代码呈现两套业务数据，开发、运维成本降低一半，实效性显著
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
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。首先恭喜 Table/SQL 的 blink planner 成为默认 Planner，撒花、撒花。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-onc
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
StreamX: Flink 开发脚手架, 流批一体大数据平台一、? 什么是 StreamX二、? Features三、组成部分3.1 streamx-core3.2 streamx-pump3.3 streamx-console四、如何安装4.1 环境4.2 安装4.2.1 初始化工程 SQL4.2.2 修改相关的数据库信息4.2.3 启动 streamx-console4.2.4 系统配置五
