1.Window概念streaming 流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而 window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。Window 是无限数据流处理的核心，Window 将一个无限的 stream 拆分成有限大小的”buckets”桶，我们可以在这些桶上做计算操作。 2.Window类型2.1 Time
用 SQL 分析数据流越来越多的公司正在采用流式处理，并且将现存的批处理应用程序迁移到流式或者对新的用例使用流式解决方案。而这些应用程序的大多数是专注于分析流式数据的。被分析的数据流来自于各种各样的数据源，比如数据库事务、点击、传感器测量或者 IoT 设备。 Apache Flink 非常适用于流式分析应用程序，因为它提供了 Event Time 语义的支持，有状态的 Extractly-Once
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2024-08-22 16:16:56
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一、异步快照ABS简介 准确一次(exactly once)的送达保证是实时计算的关键特性之一，这要求作业从失败恢复后的状态以及管道中的数据流要和失败时一致，通常这是通过定期对作业状态和数据流进行快照实现的。然而这种方式主要有两点不足：首先，快照进行期间常常要暂停数据流的摄入，造成额外延迟和吞吐量下降；其次，快照会过度谨慎地将管道里正在计算的数据也随着状态保存下来，导致快照过于庞大。针对以上两个问
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2023-09-14 20:05:33
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异步IO实现拉宽操作Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。异步IO操作的需求Flink在做流数据计算时，很多时候需要与外部系统进行交互（比如数据库、Redis、Hive、HBase等等存储系统）。 往往需要注意系统间通信延迟是否会拖慢整个Flink作业，影响整体吞吐量和实时性。场景：流计算
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2023-11-12 08:50:38
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前言 这边文章讲述的是flink的checkpoint（检查点）的原理，checkpoint是目前主流的分布式流式处理框架用于恢复失败作业而保证数据不丢失的常用方法，也是flink实现exactly-once的基础。 &n
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2023-09-13 15:19:04
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Flink DataStream Async I/O(异步IO)当我们在Operator算子中，需要与外部系统交互时（例如：查询数据库），如果我们使用同步的方式，那么容易造成该Operator计算延迟，吞吐量低。所以Flink 提供了Async I/O机制，可以通过异步操作，处理查询数据库等类似耗时的操作。与数据库的异步交互意味着单个并行函数实例可以同时处理许多请求并同时接收响应。这样，等待时间可
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2024-04-04 19:31:53
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1、前言 本文是基于Flink官网上Asynchronous I/O的介绍结合自己的理解写成的，若有不正确的欢迎大伙留言交流，谢谢！2、Asynchronous I/O简介 将Flink用于流计算时，若涉及到和外部系统进行交互，如利用Flink从数据库中读取数据，这种需要获取I/O的场景时，我们需要考虑交互所带来的时延问题。 为分析如何减少时延，我们先来分析一下，Fl
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2023-07-25 10:00:43
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功能说明： 对kafka中的流数据进行清洗，其中相关的配置文件存放在数据库中，需要将流数据与数据库中的配置文件进行关联，输出相应的结果。方式一：异步查询使用异步查询的方式，对数据流中的数据进行查询。代码如下：package flink.stream.asyncIOSide;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.g
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2024-03-18 09:23:09
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简介 异步屏障快照是一种轻量级的快照技术，能以低成本备份 DAG（有向无环图）或 DCG（有向有环图）计算作业的状态，这使得计算作业可以频繁进行快照并且不会对性能产生明显影响。异步屏障快照核心思想是通过屏障消息（barrier）来标记触发快照的时间点和对应的数据，从而将数据流和快照时间解耦以实现异步快照操作，同时也大大降低了对管道数据的依赖（对
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2024-04-25 18:12:29
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准确一次(exactly once)的送达保证是实时计算的关键特性之一，这要求作业从失败恢复后的状态以及管道中的数据流要和失败时一致，通常这是通过定期对作业状态和数据流进行快照实现的。然而这种方式主要有两点不足：首先，快照进行期间常常要暂停数据流的摄入，造成额外延迟和吞吐量下降；其次，快照会过度谨慎地将管道里正在计算的数据也随着状态保存下来，导致快照过于庞大。针对以上两个问题，Apache Fli
Flink没有类似于spark中的foreach方法，让用户进行迭代的操作。对外的输出操作要利用Sink完成。最后通过类似如下方式完成整个任务最终输出操作。stream.addSink(new MySink(XX))官方提供了一部分的框架的sink。除此之外，需要用户自定义实现sink。一、输出到Kafka1.1 代码public class SinkTest1_Kafka {
publi
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2023-07-18 13:18:15
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前言 Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。异步IO操作的需求 Flink在做流数据计算时，很多时候
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2024-05-11 21:51:18
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什么是数据异构？简单讲，就是将数据进行异地数据异构存储。数据异构服务市场使用 BinLake（京东 MySQL 的 Binlog 日志实时采集、统一分发、消息订阅和监控服务）进行数据异构，即通过订阅 MySQL 的 Binlog 日志，通过接收 JMQ 进行数据异地构建存储。数据异构主要有两种方式，一种是顺序消费、另一种是并行消费。其中，在进行订单、订购的数据异构时是要求保证严格的顺序性的，因为并
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2024-04-18 13:54:33
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21.Flink-高级特性-新特性-End-to-End Exactly-Once 21.1.数据一致性语义分类 21.2.数据一致性语义详解 21.2.1.At-most-once-最多一次 21.2.2.At-least-once-至少一次 21.2.3.Exactly-once-精确一次 21.2.4.End-To-End Exactly-Once 21.2.5.如何实现局部的Exactly
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2024-07-02 00:32:11
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对于异步 I/O 操作的需求在与外部系统交互（用数据库中的数据扩充流数据）的时候，需要考虑与外部系统的通信延迟对整个流处理应用的影响。简单地访问外部数据库的数据，比如使用 MapFunction，通常意味着同步交互： MapFunction 向数据库发送一个请求然后一直等待，直到收到响应。在许多情况下，等待占据了函数运行的大部分时间。与数据库异步交互是指一个并行函数实例可以并发地处理多个请求和接收
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2023-09-04 15:34:40
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目录1 在什么场景下使用异步访问系统?2 异步访问都解决了哪些问题？3 异步是如何解决延迟问题的？4 Flink提供的异步模式5 Flink异步模式读取Mysql操作-代码 1 在什么场景下使用异步访问系统? 举个例子，你如果在算子中用到了MapFunction，写你想要对map中的每条处理记录都查询下数据库丰富当前处理记录。那么此时就可以使用异步访问系统2 异步访问都解决了哪些问题？ -
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2024-03-18 22:19:45
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Async I/O的原理和基本用法简单的来说，使用 Async I/O 对应到 Flink 的 API 就是 RichAsyncFunction 这个抽象类实现里面的3个方法open（初始化）asyncInvoke（数据异步调用）close（停止的一些操作） 使用Async I/O的模板方法：/**
* An implementation of the 'AsyncFunction' that
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2024-06-05 13:16:12
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目录1.对于异步IO的需求2.异步IO API3.封装线程池工具类4.封装维度查询工具类（使用redis进行热点key缓存）5.封装JDBC工具类（使用Phoenix连接）6.封装DimAsyncFunction抽象类7.主程序调用异步IO代码1.对于异步IO的需求 在与外部系统交互（用数据库中的数据扩充流数据）的时候，需要考虑与外部系统的通信延
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2024-01-17 05:41:38
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在大数据处理和实时流处理的场景中，Apache Flink与MySQL的结合是常见的需求。特别是在高并发情况下，我们希望通过异步的方式将数据写入MySQL，以提升整体的处理性能。然而，在实际使用中，我们遇到了一些问题，接下来我将记录下我解决“Flink 异步 MySQL”相关问题的过程。
### 用户场景还原
在某个金融服务应用中，我们需要实现实时交易数据的流处理，并将处理后的结果异步写入My
Flink 异步I/O
1.概述
在与外部系统交互（用数据库中的数据扩充流数据）的时候，需要考虑与外部系统的通信延迟对整个流处理应用的影响。
简单地访问外部数据库的数据，比如使用 MapFunction，通常意味着同步交互： MapFunction 向数据库发送一个请求然后一直等待，直到收到响应。在许多情况下，等待占据了函数运行的大部分时间。
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2024-04-05 00:03:13
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