首先要实现的是实时热门商品统计，我们将会基于 UserBehavior 数据集来进行分析。 项目主体用 Java 编写，采用 IDEA 作为开发环境进行项目编写，采用 maven 作为项目构建和管理工具。首先我们需要搭建项目框架。1、创建 Maven 项目1.1 项目框架搭建打开 IDEA，创建一个 maven 项目，命名为 UserBehaviorAnalysis。由于包含了多个模块，我们可以以
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
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2024-05-05 17:01:08
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大数据要了解大数据，我们就要先了解什么是数据？数据就是指人们的行为，人们的某个行为都被称为是一项数据，这些数据可以用来对生活中各种各样的事物进行分析，而我们进行分析所需要的技术就是我们所学的大数据的一系列的技术栈所谓大数据，就是指将现在的数据进行处理，并得出一定结果的技术其中，大数据的核心工作就是从海量的高增长、多类别、低信息密度的数据中发掘出高质量的结果由此延伸而出的大数据核心工作就是：数据存储
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2024-09-25 06:23:35
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本文主要是想说一下flink动态表的思路。主要是可以类比传统数据库的物化视图。传统的数据库SQL和实时SQL处理的差别还是很大的，这里简单列出一些区别：传统数据库SQL处理实时SQL处理传统数据库的表数据是有界限的实时数据无界限的在批处理数据的查询是需要获取全量数据无法获取全量数据，必须等待新的数据输入处理结束后就终止了利用输入的数据不断的更新它的结果表，绝对不会停止尽管存在这些差异，但使用关系查
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2024-05-24 22:41:02
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spark-mllib 使用到了Breeze线性代数包，Breeze 采用了 metlib-java包来优化数字处理，但是由于版权问题，Breeze 中缺省不包含 netlib-java 的 native proxy，需要在项目中自行引用。
compile "org.apache.spark:spark-mllib_${scalaMajorVersion}:${sparkV
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2024-07-26 08:56:52
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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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一、任务调度 Flink是通过task slot的来定义执行资源的，为优化资源的利用率，Flink通过slot共享，可以将多个连续的task任务组成的一个pipeline放在一个slot中运行。当任务并行度>1时，并行任务中的每个pipeline就会分配到一个slot去执行，这样就会有一个问题，若是任务的并行度大于集群中slot的个数了，会咋办？首先，毫无疑问的一点是集群中的slot中都会
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2023-08-02 11:20:29
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**实现Flink分布式计算的流程**
为了实现Flink分布式计算，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装和配置Flink集群 |
| 2 | 编写Flink分布式计算程序 |
| 3 | 提交Flink作业到集群 |
| 4 | 查看作业执行结果 |
**步骤一：安装和配置Flink集群**
在这一步，我们需要安装和配置一个
原创
2024-05-16 10:18:41
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数据时效性不同·流式计算实时、低延迟,批量计算非实时、高延迟。数据特征不同:流式计算的数据一般是动态的、没有边界的,而批处理的数据一般则是静态数据。应用场景不同:流式计算应用在实时场景,时效性要求比较高的场景,如实时、业务….批量计算一般说批处理,应用在实时性要求不高、
原创
2022-01-29 10:44:20
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数据时效性不同·流式计算实时、低延迟,批量计算非实时、高延迟。数据特征不同:流式计算的数据一般是动态的、没有边界的,而批处理的数据一般则是静态数据。应用场景不同:流式计算应用在实时场景,时效性要求比较高的场景,如实时推荐、业务监控….批量计算一般说批处理,应用在实时性要求不高、离线计算的场景下,数据分析、离线报表等。运行方式不同:流式计算的任务持续进行的,批量计算的任务则一次性完成。...
原创
2021-09-10 18:05:08
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# Flink MySQLSource 批流实现教程
## 1. 整体流程
下面是使用 Flink 实现 MySQLSource 批流的整体流程。你可以按照这个流程一步一步进行操作。
```mermaid
journey
title Flink MySQLSource 批流实现流程
section 创建 Flink 项目
section 添加 Flink SQL 和
原创
2023-10-10 11:38:23
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# Flink 批模式 Hive
## 引言
随着数据量的增长，对于大规模数据的处理变得越来越重要。传统的数据处理方法已经无法满足对于实时性和准确性的要求。因此，分布式计算框架逐渐得到广泛应用。Flink 是一款开源的流式处理和批处理框架，它能够处理大规模的数据集，并提供低延迟和高吞吐量的计算能力。同时，Flink 还能够与 Hive 集成，实现更强大的数据处理能力。
本文将介绍如何在 Fli
原创
2023-11-09 04:34:21
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数据源wc.txthello sparkhello flinkhello javahello javahello phphello pythonhello scalapackage streamimport org.apache.flink
原创
2022-07-01 17:42:59
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# Flink批计算与Redis的结合使用指南
在数据处理的过程中，我们常常需要进行批计算与实时计算的结合。Apache Flink是一个强大的流处理框架，支持批处理和流处理。对于某些应用场景，引入Redis作为缓存层可以显著提高性能。本指南将带你了解Flink批计算是否需要引入Redis，并介绍如何实现这个过程。
## 整体流程
以下是使用Flink进行批计算时，引入Redis的整体步骤：
一. Flink是什么?1. Flink的定义Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations overunbounded and boundeddata streams. Flink has been designed to runinallcommon cluster
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2024-04-07 09:13:56
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文章目录Flink集群配置flink-local解压安装包配置环境变量启动查看进程Flink-standalone模式解压安装包配置环境变量分发环境变量修改配置文件分发配置文件启动集群Flink on yarnSession-Cluster启动hadoop集群解压安装包配置环境变量分发环境变量分发配置文件启动session运行自带wordcount程序关闭sessionPer-Job-Clust
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2024-06-18 12:59:17
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目录Flink 处理数据的流程：环境准备目的：批处理流处理Flink 处理数据的流程： 1、获取执行环境；
2、加载/创建初始数据；
3、指定数据相关的转换；
4、指定计算结果的存储位置；
5、触发程序执行（流处理）。 环境准备① 添加依赖<!-- flink-java 的依赖 -->
<dependency>
<groupId
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2023-10-27 07:22:32
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在复杂的分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识，例如：分库分表的ID主键、分布式追踪的请求ID等...于是，一个【分布式ID发号器】成了一个非常常见的系统设计问题。常见的【分布式ID发号器】诉求：全局唯一（生成ID不能重复）单调递增（保证写入数据库时顺序写入，提高写入性能。如不涉及则非必须）安全需求（非固定间隔递增，可能泄露业务信息）常见的解决方案： UUID类雪花算法数据
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2024-09-10 23:22:07
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计算批任务Spark和Flink哪个效率高的讨论，常常引发技术人员的热烈讨论。在这篇博文中，我将围绕如何评估这两个框架的效率，详细记录备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和最佳实践。每个部分都配以必要的可视化图表和代码示例，以确保内容的清晰和准确。
## 备份策略
在考虑Spark和Flink的效率之前，我们需要建立一个健全的备份策略，以确保数据在不同任务中的安全性和可恢复性。
Flink checkpoint 什么是Flink? Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run in all common
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2024-03-28 15:23:49
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