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
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2024-03-16 08:12:49
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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
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2023-07-23 21:48:48
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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
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2024-03-15 08:31:14
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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
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2024-05-10 22:46:24
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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
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2024-03-24 16:13:45
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大数据计算框架——Flink什么是Flink为什么选择Flink（优点、特性）同时支持高吞吐、低延迟、高性能支持事件时间（Event Time）概念支持有状态计算支持高度灵活的窗口（windows）操作基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错基于JVM实现独立的内存管理Save Points（保存点）Save Points（保存点）的应用配置文件配置：手动指定路径：停止任务与指定Sav
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2024-05-02 11:37:23
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前言在 Flink最佳实践（一）流式计算系统概述 中，我们详细讨论了流式计算系统中 时域、窗口、时间推理与正确性工具 等概念。本文将以这些概念为基础，逐一介绍 Flink 的 发展背景、核心概念、时间推理与正确性工具、安装部署、客户端操作、编程API 等内容，让开发人员对 Flink 有较为全面的认识并拥有一些基础操作与编程能力。一、发展背景1.1 数据处理架构在流处理器出现之前，数据处理架构主要
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2024-03-10 21:40:40
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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
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2023-08-18 16:39:26
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前言有的时候我们只要按条处理，追求实时性而非吞吐量的时候，类似Storm的模式就比较好了。Spark 在流式处理一直缺乏改进，而Flink在流式方面做得很棒，两者高层的API也是互相借鉴，容易形成统一的感官，所以决定让StreamingPro适配Flink,让其作为StreamingPro底层的流式引擎。StreamingPro自身设计之初就是为了支持...
原创
2023-04-30 06:38:59
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学习内容流式计算 Stream，也就是流，也叫做流式计算。利用 Steam ，可以让 java 以声明性地迭代方式处理集合。元素是特定类型的对象，形成一个队列。 Stream并不会存储元素，而是按需计算。流的来源可以是集合，数组 等。两大特征 Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。 这样多个操作可以串联成一个管道， 如同流式风格（fluent style）。 这样做可以对操作进行优化
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2023-10-12 09:33:20
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1.Table Functions 表函数 与标量函数相似之处是输入可以0，1，或者多个参数，但是不同之处可以输出任意数目的行数。返回的行也可以包含一个或者多个列。 为了自定义表函数，需要继承TableFunction，实现一个或者多个evaluation方法。表函数的行为定义在这些evaluation方法内部，函数名为eval并且必须是public
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2024-01-30 07:19:34
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1 概述java.util.stream.Stream 接口，表示能应用在一组元素上，一次执行的操作序列，也就是可以对一组数据进行连续的多次操作。Stream在使用的时候，需要指定一个数据源，比如 java.util.Collection 的子类， List 或者 Set都可以，但是 Map 类型的集合不支持。Stream是对集合功能的增强，它提供了各种非常便利、高效的聚合操作，可以大批量数据操作
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2023-09-02 07:14:12
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流式计算简单介绍一下流式计算。流式计算的背景在日常生活中，我们通常会先把数据存储在一张表中，然后再进行加工、分析，这里就涉及到一个时效性的问题。如果我们处理以年、月为单位的级别的数据，那么多数据的实时性要求并不高；但如果我们处理的是以天、小时，甚至分钟为单位的数据，那么对数据的时效性要求就比较高。在第二种场景下，如果我们仍旧采用传统的数据处理方式，统一收集数据，存储到数据库中，之后再进行分析，就可
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2023-11-21 21:18:39
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前提：以下基于 List<Student> 列表进行举例，大家实际使用进行举一反三即可。大同小异，Java8 的流式计算功能很强大，需要大家实际应用中逐渐挖掘更高级的用法。Student 类大致如下：public class Student {
/**
* 学号
*/
private String number;
/**
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2023-08-25 19:28:21
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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
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2024-05-13 11:18:26
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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
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2024-05-14 19:16:15
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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
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
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2024-05-20 18:04:15
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