0. 有国外的flink的好书吗?幂等1. 先整理，慢慢看实践练习
流处理
在 Flink 中，应用程序由用户自定义算子转换而来的流式 dataflows 所组成。这些流式 dataflows 形成了有向图，以一个或多个源（source）开始，并以一个或多个汇（sink）结束。
通常，程序代码中的 transformation 和 dataflow 中的算子（operator）之间是一一
转载
2024-04-03 15:21:27
34阅读
使用Flink的一波三折
原创
2022-08-26 14:20:01
820阅读
文章目录六、Flink Table API 和Flink SQL1、Table API和SQL是什么？2、如何使用Table API3、基础编程框架3.1 创建TableEnvironment3.2 将流数据转换成动态表 Table3.3 将Table重新转换为DataStream4、扩展编程框架4.1 临时表与永久表4.2 AppendStream和RetractStream4.3 内置函数与自
转载
2024-03-16 08:12:49
104阅读
Apache Flink是一个框架和分布式大数据处理引擎，可对有界数据流和无界数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。 Flink基本概念 流处理：特点是无限、实时，无需针对整个数据集执行操作，而是通过对系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。 有界数据流：有明确定义的开始和结束，可以在执行任何计算之前通过获取
转载
2023-08-18 16:39:26
68阅读
前言最近正在深入地研究与重度使用Flink，中途了解到它实际上就是Google Dataflow模型的一种implementation。我是个喜欢刨根问底的人，于是就阅读了Dataflow的原始论文与其他相关资料，顺便写篇东西来总结下。看官如果对Flink有了解的话，就会发现Flink的设计与Dataflow模型高度贴合。Dataflow模型入门Dataflow模型在2015年由一群来自Googl
转载
2024-05-13 11:18:26
143阅读
1、流式处理的背景 传统的大数据处理方式一般是批处理式的，也就是说，今天所收集的数据，我们明天再把今天收集到的数据算出来，以供大家使用，但是在很多情况下（监控、链路分析），数据的时效性对于业务的成败是非常关键的。现如今流式处理的基本框架，如下。 主要分为六个部分：事件生产者、收集、排队系统（kafka,在数据高峰时，暂时把它缓存，防止数据丢失。）、数据变换（流式处理过程）、长期存储、陈
转载
2024-05-14 19:16:15
85阅读
ApacheFlink? - 是针对于数据流的状态计算，Flink具有特殊类DataSet和DataStream来表示程序中的数据。您可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。在DataSet的情况下，数据是有限的，而对于DataStream，元素的数量可以是无限的。这些集合在某些关键方面与常规Java集合不同。首先，它们是不可变的，这意味着一旦创建它们就无法添加或删除元素。你也不能简单地检
「有状态的流式处理」概念解析1. 传统批处理 传统批处理方法是持续收取数据，以时间作为划分多个批次的依据，再周期性地执行批次运算。 但假设需要计算每小时出现事件转换的次数，如果事件转换跨越了所定义的时间划分，传统批处理会将中间运算结果带到下一个批次进行计算；除此之外，当出现接收到的事件顺序颠倒情况下，传统批处理仍会将中间状态带到下一批次的运算结果中，这种处理方式也不尽如人意。2. 理想方法 第一点
转载
2023-12-25 12:39:19
121阅读
随着大数据技术在各行各业的广泛应用，要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多，同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂，传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性、吞吐量、容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求。在这种形势下，新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来，极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题。飞马网于3月13日晚，邀请
转载
2024-05-20 18:04:15
38阅读
一、概述storm最大的特点是快，它的实时性非常好（毫秒级延迟）。为了低延迟它牺牲了高吞吐，并且不能保证exactly once语义。在低延迟和高吞吐的流处理中，维持良好的容错是非常困难的，但为了得到有保障的准确状态，人们想到一种替代方法：将连续时间中的流数据分割成一系列微小的批量作业（微批次处理）。如果分割得足够小，计算几乎可以实现真正的流处理。因为存在延迟，所以不可能做到完全实时，但是每个简单
转载
2023-08-03 19:02:45
87阅读
主键的两种生成策略 a) 主键：区分表里的没一行数据 特点：非空且唯一 b) JPA标准策略有4种：代理主键
转载
2024-10-08 13:15:08
16阅读
从csv格式的数据集中读取数据，创建我自定义的GeoMessage对象，把对象放在集合里，通过flink的fromCollection()方法把集合作为数据源，然后通过实现map接口转换数据。需要注意的是GeoMessage类必须继承实现序列化接口，即public class GeoMessage implements Serializableimport org.apache.flink.api
转载
2024-05-01 22:58:31
153阅读
Flink (一)基本架构1、什么是Flink？Flink有什么优势？Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架Flink的优势：同时支持高吞吐、低延迟、高性能支持事件事件概念目前大多数框架窗口计算采用的都是系统时间（Process Time），也是事件传输到计算框架处理时，系统主机的当前时间。Flink能够支持基于事件时间（Event Ti
转载
2023-07-23 21:48:48
135阅读
参考文章：Flink流式计算处理Storm缺点:1. 并不能保证exactly-once(精确一次),
2. 能保证低延迟,但不能保证高吞吐(即便是它能够保证的正确性级别高,其开销也相当大)
3. Storm Trident是对Storm的延伸,它的底层流处理引擎就是基于微批处理方法来进行计算的,
从而实现了exactly-once语义, 但是在延迟性方面付出了很大的代价.Spark Str
转载
2024-03-24 16:13:45
52阅读
文章目录四、Flink DataStream API1、Flink程序的基础运行模型2、Environment 运行环境3、Source3.1 基于File的数据源3.2 基于Socket的数据源3.3 基于集合的数据源3.4 从Kafka读取数据3.5 自定义Source4、Sink4.1 输出到到控制台4.2 输出到文件4.3 输出到Socket4.4 输出到kafka4.5 自定义Sink
转载
2024-03-15 08:31:14
107阅读
这篇文章来介绍一下实时计算领域的新霸主 Apache Flink。Flink 最早于 2008 年诞生于柏林理工大学，然后在 2014 年进入 Apache 基金会孵化器，毕业之后迅速走红。在 2015 年，关于 Flink 的论文问世，也就是 Apache Flink: Stream and Batch Processing in a Single Engine。从论文的题目也可以看出
转载
2024-05-10 22:46:24
87阅读
在大数据出现的早期，当时企业或者开发者所注重的都是批量计算，当时对于开发者来说，对于一定量数据的处理，利用普通的程序就可以解决，然而当数据量或者计算量到达一定数量之后，应用程序的计算需要的时间也和数据量一样飞速增长，这个时候仅仅依靠传统的应用程序就遇到的很大的瓶颈，这个时候，一方面通过优化程序内部算法和一些机制等各种底层优化来提高系统性能和处理效率，另一方面是提高硬件的质量，也就是提高服务器的
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterToolimport org.apache.flink.streaming.api.scala._// 流处理 word countobject Str
原创
2022-07-04 11:16:37
76阅读
在大数据出现的早期，当时企业或者开发者所注重的都是批量计算，当时对于开发者来说，对于一定量数据的处理，利用普通的程序就可以解决，然而当数据量或者计算量到达一定数量之后，应用程序的计算需要的时间也和数据量一样飞速增长，这个时候仅仅依靠传统的应用程序就遇到的很大的瓶颈，这个时候，一方面通过优化程序内部算法和一些机制等各种底层优化来提高系统性能和处理效率，另一方面是提高硬件的质量，也就是提高服务器的
文章目录Reactive 模式入门用法配置建议局限性Adaptive 调度器用法局限性Adaptive Batch Scheduler用法启用 Adaptive Batch Scheduler配置算子的并行度为 -1性能调优局限性 在 Apache Flink 中，可以通过手动停止 Job，然后从停止时创建的 Savepoint 恢复，最后重新指定并行度的方式来重新扩缩容 Job。 这个文档描
转载
2024-05-01 22:00:20
53阅读
