Flink 的基本架构图 从整体的架构图中可以看到，对于完整的Flink来说，可以分为Flink Client客户端，JobManager 和 TaskManager三个部分。而个组件之间的通信时通过Akka Framework来完成的。Flink Client 客户端Flink客户端负责体提交 / 取消 / 更新任务到JobManager，而JobManager会对状态以及统计数据进行反馈。//
转载
2023-06-15 18:36:28
295阅读
文章目录本节引导使用场景依赖第一个CEP不完整程序模式（pattern） API单个模式量词条件组合模式循环模式中的连续性模式操作 consecutive()模式组匹配后跳过策略检测模式从模式中选取处理超时的部分匹配便捷的API(旧api迁移到新api)CEP库中的时间按照事件时间处理迟到事件时间上下文可选的参数设置例子 FlinkCEP是在Flink上层实现的复杂事件处理库。 它可以让你在无限
转载
2023-06-26 20:33:04
406阅读
由于 Flink 支持事件时间、有状态的计算、可以灵活设置窗口等特点，收到业界的广泛追捧。我所在的公司并不是典型的互联网公司，而是偏传统的金融公司，我也想探索一下怎么能利用 Flink 这个好的工具来服务公司的业务，所以对 Flink 的应用场景做了一番尝试。下面我将探索的过程记录下来，一是分享下自己的经历，二是希望跟同行交流，还望轻拍。一、背景我公司业务场景跟市面上大部分 Flink 使用场景不
随着微博业务线的快速扩张，微博广告各类业务日志的数量也随之急剧增长。传统基于 Hadoop 生态的离线数据存储计算方案已在业界形成统一的默契，但受制于离线计算的时效性制约，越来越多的数据应用场景已从离线转为实时。微博广告实时数据平台以此为背景进行设计与构建，目前该系统已支持日均处理日志数量超过百亿，接入产品线、业务日志类型若干。 一.技术选型 相比于 Sp
# Flink实时计算架构实现指南
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何使用Flink实现实时计算架构。Flink是一个开源的流处理框架，它提供了强大的功能和灵活的API，可以帮助我们实现实时数据处理和分析。
## 流程概述
下面是实现Flink实时计算架构的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 准备环境和安装Flink |
| 步骤2 | 创
原创
2023-08-11 10:00:01
110阅读
前言Broadcast State是Flink支持的一种Operator State。使用Broadcast State，可以在Flink程序的一个Stream中输入数据记录，然后将这些数据记录广播（Broadcast）到下游的每个Task中，使得这些数据记录能够为所有的Task所共享，比如一些用于配置的数据记录。这样，每个Task在处理其所对应的Stream中记录的时候，读取这些配置，来满足实际
Flink-core小总结1. 实时计算和离线计算1.1 离线计算离线计算的处理数据是固定的离线计算是有延时的，T+1离线计算是数据处理完输出结果，只是输出最终结果离线计算相对可以处理复杂的计算1.2 实时计算实时计算是实时的处理数据，数据从流入到计算出结果延迟低实时计算是输出连续的结果做的计算相对来讲比较简单1.3 数据时效性越高，价值就越高2. flink和sparkstreaming2.1s
1. Table API & SQL 实战运用案例说明功能说明通过socket读取数据源，进行单词的统计处理。实现流程初始化Table运行环境转换操作处理：1）以空格进行分割2）给每个单词计数累加13）根据单词进行分组处理4）求和统计5）输出打印数据执行任务FlinkTable API 方式实现StreamTableApiApplication，代码实现：//获取流处理的运行环境
Stre
转载
2023-08-18 16:50:03
136阅读
Flink 处理机制的核心，就是“有状态的流式计算”。在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。（聚合算子、窗口算子都属于有状态的算子
本文将对Flink Transformation中各算子进行详细介绍，并使用大量例子展示具体使用方法。Transformation各算子可以对Flink数据流进行处理和转化，是Flink流处理非常核心的API。如之前文章所述，多个Transformation算子共同组成一个数据流图。Flink的Transformation是对数据流进行操作，其中数据流涉及到的最常用数据结构是DataStream，
目录一、概述二、Flink工作原理三、Flink核心概念1）Time（时间语义）2）Window（窗口）3） Trigger1、自定义触发器2、预定义触发器4）State5）状态存储1、MemoryStateBackend2、FsStateBackend3、RocksDBStateBackend6）Checkpoint1、Asynchronous Barrier Snapshots(ABS)2、E
文章目录Flink 容错机制检查点checkpointIncremental checkpoint Flink 容错机制Flink 检查点的核心作用是确保状态正确，即使遇到程序中断，也要正确。流计算Fault Tolerance的一个很大的挑战是低延迟，很多Blink任务都是7 x 24小时不间断，端到端的秒级延迟，要想在遇上网络闪断，机器坏掉等非预期的问题时候快速恢复正常，并且不影响计算
Flink的恢复机制的核心就是应用状态的一致性检查点，有状态流的一致性检查点，其实就是所有状态在某个时间点的一份快照拷贝，而这个时间点应该是所有任务都恰好处理完同一个输入数据。 **Flink使用的检查点算法是分布式快照算法（基于Chandy-Lamport算法的分布式快照）** 检查点的两种实现： （1）检查点算法的简单实现–暂停应用，保存状态到检查点，在重新恢复应用（2）Flink基于检查点算
在实时流计算的江湖里，Flink 大有一统江湖的味道，其正处于如日中天的高光时刻。溯古论今，Flink 起源于德国柏林大学2010年的一个研究项目，2014年到 Apache 舞台露了个脸，2019年被阿里巴巴收购后开始走上人生巅峰，收获一众粉丝，名气越来越大，在实时流计算的地位越来越高，截止本文写作时间，最新版本为1.14.4，功能越来越多，操作越来越简单，生态越来越多样化。九层楼台，起于垒土，
实时计算Flink三种实时计算框架storm、spark streaming和flink的对比storm延迟低但吞吐量小spark streaming吞吐量大，但延迟高flink是一种兼具低延迟和高吞吐量特点的流计算技术，还是一套框架中能同时支持批处理和流处理的 一个计算平台Flink流处理特性高吞吐、低延迟、高性能支持带有事件时间的窗口（Window）操作支持有状态计算的Exactly-once
转载
2023-08-29 20:27:45
578阅读
点赞
作者：张馨予本文从数据传输和数据可靠性的角度出发，对比测试了Storm与Flink在流处理上的性能，并对测试结果进行分析，给出在使用Flink时提高性能的建议。Apache Storm、Apache Spark和Apache Flink都是开源社区中非常活跃的分布式计算平台，在很多公司可能同时使用着其中两种甚至三种。对于实时计算来说，Storm与Flink的底层计算引擎是基于流的，本质上是一条一条
转载
2022-04-20 11:07:17
1004阅读
# Java开发Apache Flink实时计算
如果你在大数据和实时计算的领域工作，相信你对 Apache Flink 并不陌生。Apache Flink 是一个具备强大流处理和批处理能力的大数据框架。它能够以低延迟、高吞吐量的方式处理数据流，适合用于实时分析和处理。
## 1. 什么是 Apache Flink？
Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，主要用于流数据和批数
1、介绍FlinkCEP是在Flink之上实现的复杂事件处理(CEP)库。它允许您在无穷无尽的事件流中检测事件模式，使您有机会掌握数据中重要的内容。通常会用来做一些用户操作APP的日志风控策略等多种复杂事件，下面详细以用户连续10s内登陆失败超过3次告警为需求，进行全面讲解。1.1、整体需求数据详解图2、官方案例官方代码案例如下：DataStream<Event> input = ..
1.参照官网配置TiCDC 具体配置如下# 指定配置文件中涉及的库名、表名是否为大小写敏感
# 该配置会同时影响 filter 和 sink 相关配置，默认为 true
case-sensitive = true
# 是否输出 old value，从 v4.0.5 开始支持
enable-old-value = true
[filter]
# 忽略指定 start_ts 的事务
ignore-
转载
2021-03-20 12:48:26
1036阅读
2评论
1.参照官网配置TiCDC 具体配置如下 # 指定配置文件中涉及的库名、表名是否为大小写敏感
# 该配置会同时影响 filter 和 sink 相关配...
转载
2022-08-13 07:59:35
176阅读
