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2021年大数据Flink（十七）：Flink四大基石
---- Flink四大基石 Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。 Checkpoint 这是Flink最重要的一个特性。 Flink基于Chandy-Lamport算法实现了一个分布式的一致性的快照，从而提供了一致性的语义。 Chandy-Lamport算法实际上在1985年的时候已经被提出来，但并没有被很广泛的应用，而Flink则把这个算法发扬光大了。 Time 除此之外，Flink还实现了Watermark的机制，能够支持基于事件的时间的处理，能够容忍迟到/乱序的数据。 Window 另外流计算中一般在对流数据进行操作之前都会先进行开窗，即基于一个什么样的窗口上做这个计算。Flink提供了开箱即用的各种窗口，比如滑动窗口、滚动窗口、会话窗口以及非常灵活的自定义的窗口。
1.2K30发布于 2021-10-11 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（八）：Flink入门案例
，DataSetAPI已经不推荐使用了，后续其他案例都会优先使用DataStream流式API，既支持无界数据处理/流处理，也支持有界数据处理/批处理！ * 编码步骤 * 1.准备环境-env * 2.准备数据-source * 3.处理数据-transformation * 4.输出结果-sink * 5.触发执行-execute//如果有 ; /** * Author lanson * Desc * 需求:使用Flink完成WordCount-DataStream * 编码步骤 * 1.准备环境-env * 2.准备数据-source 表达式 * 编码步骤 * 1.准备环境-env * 2.准备数据-source * 3.处理数据-transformation * 4.输出结果-sink * 5.触发执行-execute 需求:使用Flink完成WordCount-DataStream--使用lambda表达式--修改代码使适合在Yarn上运行 * 编码步骤 * 1.准备环境-env * 2.准备数据-source
1.5K40发布于 2021-10-11 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（九）：Flink原理初探
、SubTask、Parallelism 1.Dataflow:Flink程序在执行的时候会被映射成一个数据流模型 2.Operator:数据流模型中的每一个操作被称作Operator,Operator .One to One模式： 两个operator用此模式传递的时候，会保持数据的分区数和数据的排序；如上图中的Source1到Map1，它就保留的Source的分区特性，以及分区元素处理的有序性。 Flink执行图（ExecutionGraph） 由Flink程序直接映射成的数据流图是StreamGraph，也被称为逻辑流图，因为它们表示的是计算逻辑的高级视图。 为了执行一个流处理程序，Flink需要将逻辑流图转换为物理数据流图（也叫执行图），详细说明程序的执行方式。 原理介绍 Flink执行executor会自动根据程序代码生成DAG数据流图 Flink 中的执行图可以分成四层：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph ->
1.5K40发布于 2021-10-11 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（十八）：Flink Window操作
---- Flink-Window操作 为什么需要Window 在流处理应用中，数据是连续不断的，有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。 在这种情况下，我们必须定义一个窗口(window)，用来收集最近1分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。 window 中， Flink提供了很多各种场景用的WindowAssigner： 如果需要自己定制数据分发策略，则可以实现一个 class，继承自 WindowAssigner。 evictor--了解 evictor 主要用于做一些数据的自定义操作，可以在执行用户代码之前，也可以在执行 用户代码之后，更详细的描述可以参考org.apache.flink.streaming.api.windowing.evictors.Evictor Flink 提供了如下三种通用的 evictor： * CountEvictor 保留指定数量的元素 * TimeEvictor 设定一个阈值 interval，删除所有不再 max_ts - interval
1.1K10发布于 2021-10-11 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（六）：Flink On Yarn模式
---- Flink On Yarn模式 原理 为什么使用Flink On Yarn? 在实际开发中，使用Flink时，更多的使用方式是Flink On Yarn模式，原因如下： -1.Yarn的资源可以按需使用，提高集群的资源利用率 -2.Yarn的任务有优先级，根据优先级运行作业 -3 此外，AppMaster容器也提供了Flink的web服务接口。 run(提交任务) 1.在yarn上启动一个Flink会话，node1上执行以下命令 /export/server/flink/bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s run提交任务： /flink/bin/flink run /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar run /export/server
1.8K20发布于 2021-10-11 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（四十）：Flink模拟双十一实时大屏统计
目录 Flink模拟双十一实时大屏统计 需求 数据 编码步骤: 1.env 2.source 3.transformation 4.使用上面聚合的结果,实现业务需求: 5.execute 参考代码 实现代码 (基于上面参考代码重新写一套) 实现效果 ---- Flink模拟双十一实时大屏统计 需求 在大数据的实时处理中，实时的大屏展示已经成了一个很重要的展示项，比如最有名的双十一大屏实时销售总价展示。 今天我们就做一个最简单的模拟电商统计大屏的小例子， 需求如下： 1.实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额 2.计算出各个分类的销售top3 3.每秒钟更新一次统计结果 数据 首先我们通过自定义source 模拟订单的生成，生成了一个Tuple2,第一个元素是分类，第二个元素表示这个分类下产生的订单金额，金额我们通过随机生成. /** * 自定义数据源实时产生订单数据Tuple2<分类, 金额> */ Exception { Double totalAmount = 0d;//用来记录销售总额 //用大小顶堆来计算TopN //用大顶堆(大的数据在堆顶
1.5K31发布于 2021-10-11 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（二）：Flink用武之地
---- Flink用武之地 http://www.liaojiayi.com/flink-IoT/ https://flink.apache.org/zh/usecases.html 从很多公司的应用案例发现 ，其实Flink主要用在如下三大场景： Event-driven Applications【事件驱动】 事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算 比如Flink应用凌晨从Recorded Events中读取昨天的数据，然后做周期查询运算，最后将数据写入Database或者HDFS，或者直接将数据生成报表供公司上层领导决策使用。 Periodic ETL：比如每天凌晨周期性的启动一个Flink ETL Job，读取传统数据库中的数据，然后做ETL，最后写入数据库和文件系统。 Data Pipeline：比如启动一个Flink 实时应用，数据源(比如数据库、Kafka)中的数据不断的通过Flink Data Pipeline流入或者追加到数据仓库(数据库或者文件系统)，或者Kafka
94150发布于 2021-10-11 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（二十五）：Flink 状态管理
---- Flink-状态管理 Flink中的有状态计算 注意: Flink中已经对需要进行有状态计算的API,做了封装,底层已经维护好了状态! 为什么 Flink 知道之前已经处理过一次 hello world，这就是 state 发挥作用了，这里是被称为 keyed state 存储了之前需要统计的数据，所以 Flink 知道 hello 和 ，Managed State 由 Flink Runtime 管理，自动存储，自动恢复，在内存管理上有优化；而 Raw State 需要用户自己管理，需要自己序列化，Flink 不知道 State 中存入的数据是什么结构 Operator State 可以用于所有算子，但一般常用于 Source 存储State的数据结构/API介绍 前面说过有状态计算其实就是需要考虑历史数据 而历史数据需要搞个地方存储起来 Flink为了方便不同分类的 保存Operator state的数据结构: ListState<T> BroadcastState<K,V> 举例来说，Flink中的FlinkKafkaConsumer，就使用了operator state
91430发布于 2021-10-09 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（一）：乘风破浪的Flink-Flink概述
早期， Flink 是做 Batch 计算的，但是在 2014 年， StratoSphere 里面的核心成员孵化出 Flink，同年将 Flink 捐赠 Apache，并在后来成为 Apache 的顶级大数据项目 ，同时 Flink 计算的主流方向被定位为 Streaming， 即用流式计算来做所有大数据的计算，这就是 Flink 技术诞生的背景。 2014 年 Flink 作为主攻流计算的大数据引擎开始在开源大数据行业内崭露头角。 比如它提供了有状态的计算，支持状态管理，支持强一致性的数据语义以及支持 基于Event Time的WaterMark对延迟或乱序的数据进行处理等 富二代Flink https://blog.csdn.net 这样在各种不同的场景下，不管是全量数据还是增量数据，亦或者实时处理，一套方案即可全部支持，这就是阿里选择 Flink 的背景和初衷。
1.8K30发布于 2021-10-11 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（三十）：Flink Table API & SQL 介绍
/dev/table/ Flink的Table模块包括 Table API 和 SQL： Table API 是一种类SQL的API，通过Table API，用户可以像操作表一样操作数据，非常直观和方便 SQL作为一种声明式语言，有着标准的语法和规范，用户可以不用关心底层实现即可进行数据的处理，非常易于上手 Flink Table API 和 SQL 的实现上有80%左右的代码是公用的。 标准稳定:语义遵循SQL标准，非常稳定，在数据库 30 多年的历史中，SQL 本身变化较少； 5. 在 Flink 1.9 中，Table 模块迎来了核心架构的升级，引入了阿里巴巴Blink团队贡献的诸多功能 在Flink 1.9 之前，Flink API 层 一直分为DataStream API 了解-Blink planner和Flink Planner具体区别如下： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev
94920发布于 2021-10-09 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（三）：Flink安装部署 Local本地模式
---- Flink安装部署 Flink支持多种安装模式 - Local—本地单机模式，学习测试时使用 - Standalone—独立集群模式，Flink自带集群，开发测试环境使用 - StandaloneHA —独立集群高可用模式，Flink自带集群，开发测试环境使用 - On Yarn—计算资源统一由Hadoop YARN管理，生产环境使用 Local本地模式 原理 Flink程序由JobClient进行提交 root /export/server/flink-1.12.0 5.改名或创建软链接 mv flink-1.12.0 flink ln -s /export/server/flink-1.12.0 /flink/bin/flink run /export/server/flink/examples/batch/WordCount.jar --input /root/words.txt --output /root/out 6.停止Flink /export/server/flink/bin/stop-cluster.sh 启动shell交互式窗口(目前所有Scala 2.12版本的安装包暂时都不支持
1.1K20发布于 2021-10-11 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（二十七）：Flink 容错机制 Checkpoint
Java的堆内存中/TaskManage节点的内存中 State可以被记录，在失败的情况下数据还可以恢复 Checkpoint: 某一时刻,Flink中所有的Operator的当前State的全局快照, 一般存在磁盘上 表示了一个Flink Job在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有Operator的状态 可以理解为Checkpoint是把State数据定时持久化存储了 比如KafkaConsumer 算子中维护的Offset状态,当任务重新恢复的时候可以从Checkpoint中获取 注意: Flink中的Checkpoint底层使用了Chandy-Lamport algorithm分布式快照算法可以保证数据的在分布式环境下的一致性 6.最后，当 Checkpoint coordinator 收集齐所有 task 的 state handle，就认为这一次的 Checkpoint 全局完成了，向持久化存储中再备份一个 Checkpoint 因为如果某个算子在节点A上失败，在节点B上恢复，使用本地文件时，在B上无法读取节点 A上的数据，导致状态恢复失败。
1.3K30发布于 2021-10-09 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（二十九）：Flink 容错机制 Savepoint
Savepoint VS Checkpoint Savepoint演示 # 启动yarn session /export/server/flink/bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s 1 -d # 运行job-会自动执行Checkpoint /export/server/flink/bin/flink run --class cn.itcast.checkpoint.CheckpointDemo01 /root/ckp.jar # 手动创建savepoint--相当于手动做了一次Checkpoint /export/server/flink/bin/flink savepoint 702b872ef80f08854c946a544f2ee1a5 hdfs://node1:8020/flink-checkpoint/savepoint/ # 停止job /export/server/flink/bin/flink cancel 702b872ef80f08854c946a544f2ee1a5 # 重新启动job,手动加载savepoint数据 /export/server/flink/bin/flink run -s hdfs://node1:8020/flink-checkpoint
73320发布于 2021-10-09 - 来自专栏大数据成神之路
6-Flink重启策略
概述 Flink支持不同的重启策略，以在故障发生时控制作业如何重启 集群在启动时会伴随一个默认的重启策略，在没有定义具体重启策略时会使用该默认策略。 如果在工作提交时指定了一个重启策略，该策略会覆盖集群的默认策略默认的重启策略可以通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 指定。 如果启用了 checkpointing，但没有配置重启策略，则使用固定间隔 (fixed-delay) 策略 重启策略可以在flink-conf.yaml中配置，表示全局的配置。 env.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart()); }// } 公众号推荐 全网唯一一个从0开始帮助Java开发者转做大数据领域的公众号 ~ 海量【java和大数据的面试题+视频资料】整理在公众号，关注后可以下载~ 更多大数据技术欢迎和作者一起探讨~ [1691a0d20e61eb0d?
59670发布于 2019-03-07 - 来自专栏腾讯云大数据
Flink 实践教程-入门（6）：读取 PG 数据写入 ClickHouse
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时 Oceanus-3'); 笔者这里使用 DBeaver 进行外网连接，更多连接方式参考官网文档 连接 PostgreSQL 实例 [5] 创建 ClickHouse 集群 进入 ClickHouse 控制台 [6] 配合 flink-connector-clickhouse 使用。 Flink 集群需选择相应的内置 Connector 总结 使用 Postgres-CDC 连接器： 用于同步的 Postgres 用户至少需要开启 REPLICATION、LOGIN、SCHEMA document/product/409/56961 [5] 连接 PostgreSQL 实例：https://cloud.tencent.com/document/product/409/40429 [6]
1.3K10发布于 2021-11-15 - 来自专栏小道
Flink学习笔记(6) -- Flink Window和Time详解
二、Time 针对stream数据中的时间，可以分为以下三种: Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。 Ingestion time：事件进入Flink的时间。 Flink中，默认Time类似是ProcessingTime，可以在代码中设置； ? ? 在使用eventTime的时候如何处理乱序数据？ 每次调用getCurrentWatermark 方法, 如果得到的WATERMARK 不为空并且比之前的大就注入流中 ； 可以定义一个最大允许乱序的时间，这种比较常用； 实现AssignerWithPeriodicWatermarks 如果得到的WATERMARK 不为空并且比之前的大就注入流中； 实现AssignerWithPunctuatedWatermarks接口 ? Flink应该如何设置最大乱序时间？ 对于严重乱序的数据，需要严格统计数据最大延迟时间，才能保证计算的数据准确，延时设置太小会影响数据准确性，延时设置太大不仅影响数据的实时性，更加会加重Flink作业的负担，不是对eventTime要求特别严格的数据
75710发布于 2021-04-13 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（七）：参数总结
参数总结 [root@node1 bin]# /export/server/flink/bin/flink --help . /flink <ACTION> [OPTIONS] [ARGUMENTS] The following actions are available: Action "run" compiles The available options can be found at https://ci.apache.org/projects/flink /flink- docs-stable/ops/config.html -m,--jobmanager <arg> -j,--jarfile <jarfile> Flink program JAR file.
1K60发布于 2021-10-11 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（四十一）：Flink实现订单自动好评
---- Flink实现订单自动好评 需求 在电商领域会有这么一个场景，如果用户买了商品，在订单完成之后，一定时间之内没有做出评价，系统自动给与五星好评，我们今天主要使用Flink的定时器来简单实现这一功能 数据 自定义source模拟生成一些订单数据. ; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3; import org.apache.flink.configuration.Configuration; ; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3; import org.apache.flink.configuration.Configuration; ) * 我们今天主要使用Flink的定时器来简单实现这一功能。
92430发布于 2021-10-11 - 来自专栏腾讯云流计算 Oceanus
Flink 实践教程：入门6-读取 PG 数据写入 ClickHouse
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台 Oceanus-3'); 笔者这里使用 DBeaver 进行外网连接，更多连接方式参考官网文档 连接 PostgreSQL 实例 [5] 创建 ClickHouse 集群 进入 ClickHouse 控制台 [6] 配合 flink-connector-clickhouse 使用。 REPLACE(str_thr,'Oceanus','Hello Oceanus') AS str_thr FROM PostgreSourceTable; 这里我们使用 Flink 1.13 集群， document/product/409/56961 [5] 连接 PostgreSQL 实例：https://cloud.tencent.com/document/product/409/40429 [6]
1.9K71编辑于 2021-12-08 - 来自专栏Lansonli技术博客
2021年大数据Flink（四十二）：BroadcastState
Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的新特性。 下游的 task 接收这些配置、规则并保存为 BroadcastState, 将这些配置应用到另一个数据流的计算中 。 ()方法处理后输出结果数据记录的类型。 org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple6; import org.apache.flink.configuration.Configuration broadcastState.clear(); //最后将最新的广播流数据放到state中（更新状态数据） org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple6; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import
1K30发布于 2021-10-11
腾讯云开发者
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