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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！ xml version="1.0" encoding="UTF-8"? cloudera-repos/</url> </repository> </repositories> <properties> <encoding>UTF-8< /encoding> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <maven.compiler.source 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 Flink为不同的环境和资源管理工具提供了不同资源管理器，比如YARN、Mesos、K8s，以及standalone部署。 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 UTC+08:00时区比UTC时间早 keyBy(t->t.f0) window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.days(1), Time.hours(-8) 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
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 消费快的已经消费了 13 条数据，消费者慢的才消费了 7、8 条数据。 如何实时统计每个消费者落后多少条数据，如图给出了输入输出的示例。 consumer 0 落后了 5 条，consumer 1 落后了 8 条，consumer 2 落后了 3 条，根据 Flink 的原理，此处需进行 Map 操作。 窗口是一分钟计算一次，在窗口触发前，如 08:00 ~ 08:01 这个窗口，前59秒的数据来了需要先放入内存，即需要把这个窗口之内的数据先保留下来，等到 8:01 时一分钟后，再将整个窗口内触发的数据输出 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
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
，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。 /dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/86117374 随着人工智能时代的降临，数据量的爆发，在典型的大数据的业务场景下数据业务最通用的做 法是：选用批处理的技术处理全量数据 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。 2015 年阿里巴巴开始使用 Flink 并持续贡献社区(阿里内部还基于Flink做了一套Blink)，2019年1月8日，阿里巴巴以 9000 万欧元(7亿元人民币)收购了创业公司 Data Artisans
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 - 来自专栏大数据进阶
flink系列(8)-streamGraph
上一篇我们说完了transformation的产生，这里来具体说一下如何产生streamGraph，下面先来看一下主要的产生逻辑
54710发布于 2019-09-17 - 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 (为了提高效率) 2.分布式快照执行时的数据一致性由Chandy-Lamport algorithm分布式快照算法保证! 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（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 作业执行完成后，结果将发送回客户端(JobClient) 操作 1.下载安装包 https://archive.apache.org/dist/flink/ 2.上传flink-1.12.0-bin-scala 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
1.1K20发布于 2021-10-11 - 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 - 来自专栏小道
Flink学习笔记(8) -- Flink Kafka-Connector详解
Kafka中的partition机制和Flink的并行度机制深度结合 Kafka可以作为Flink的source和sink 任务失败，通过设置kafka的offset来恢复应用 setStartFromGroupOffsets ()【默认的消费策略】 默认读取上次保存的offset信息; 如果是应用第一次启动，读取不到上次的offset信息，则会根据这个参数auto.offset.reset的值来进行消费数据; setStartFromSpecificOffsets (Map) setStartFromEarliest() 从最早的数据开始进行消费，忽略存储的offset信息 setStartFromLatest() 从最新的数据进行消费，忽略存储的offset 当job失败重启的时候，Flink会从最近一次的checkpoint中进行恢复数据，重新消费kafka中的数据。 具体的可以参考官方文档 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/connectors/kafka.html ?
1.5K20发布于 2021-04-13 - 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。 TABLE IF EXISTS `user_info`; CREATE TABLE `user_info` ( `userID` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL, `userName` varchar(10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci (11) NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`userID`) USING BTREE ) ENGINE = MyISAM CHARACTER SET = utf8
1K30发布于 2021-10-11 - 来自专栏大数据开发
大数据开发：Hadoop、Spark、Flink三大框架对比
目前来说，大数据领域最为活跃的三个计算框架，当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中，表现各有优势，因此也常常被拿来做比较。 今天我们也来做个Hadoop对比，看看Hadoop、Spark、Flink三大框架，各自的优势劣势如何。 Spark：尽管机器学习算法是循环数据流，但Spark将其表示为（DAG）直接非循环图或有向无环图。 Flink：Flink在运行时支持受控循环依赖图，支持机器学习算法非常有效。 Flink：Flink采用连续流式流传输模型，实时对数据进行处理，而不会在收集数据或处理数据时出现任何延迟。 作为主流的三大处理框架，这三者在大数据领域都有着自己的优势和劣势，因此最好的方案就是将各自的优势结合起来，实现更高效率地完成大数据处理任务。
3.8K30发布于 2021-06-07 - 来自专栏麒思妙想
Flink connecton for gbase8c
相信关注我一段时间的朋友，也发现了 JimSQL 最近也做了一次大更新，有兴趣的同学，可以一起交流。 GBase8c GBase 8c，是南大通用分布式交易型数据库管理系统的简称，是一款 shared nothing架构的分布式交易型数据库集群。 connector GBase8c 我们其实是可以自己手写Sink将CDC的数据直接汇入我们的目标数据库的。 我们是不是可以通过Flink SQL的方式将数据汇入到GBase8c呢？ CDC实战 下面是项目的整体架构图，我们通过flink cdc 从mysql获取变更数据，然后通过 flink sql 将数据 sink 到 GBase8c里 接下来，我们看一下如何通过Flink SQL
69610编辑于 2022-11-11
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