背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M…

Flink 1.10.0 于近期刚发布,释放了许多令人激动的新特性.尤其是 Flink SQL 模块,发展速度非常快,因此本文特意从实践的角度出发,带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用. 本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana,使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用.本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行,全程只涉及 SQL 纯文本,无需一行 Java/Scala 代码,无需安装 I…

1. 重点特性 1.1 Spark SQL支持 0.9.0 添加了对使用 Spark SQL 的 DDL/DML 的支持,朝着使所有角色(非工程师.分析师等)更容易访问和操作 Hudi 迈出了一大步. 用户现在可以使用 CREATE TABLE....USING HUDI 和 CREATE TABLE .. AS SELECT 语句直接在 Hive 等目录中创建和管理表. 然后用户可以使用 INSERT.UPDATE.MERGE INTO 和 DELETE 语句来操作数据. 此外,INSERT…

本文仅是自己看书.学习过程中的个人总结,刚接触流式,视野面比较窄,不喜勿喷,欢迎评论交流. 1.为什么是流式? 为什么是流式而不是流式系统这样的词语?流式系统在我的印象中是相对批处理系统而言的,用来处理流数据,实现数据处理功能的一个系统,而流式一词提醒我要以数据产生的方式去看待数据和以及处理过程,即在现实生活中,数据是以流的形式不断产生的,处理的过程应贴近数据产生的方式. 2.流与批 在处理数据时,对数据而言有:无界和有界之分.无界可以理解为不知道数据产生的停止时间,在数学上可以用前闭后开( […

什么是流式处理呢? 这个问题其实我们大部分时候是没有考虑过的,大多数,我们是把流式处理和实时计算放在一起来说的.我们先来了解下,什么是数据流. 数据流(事件流) 数据流是无边界数据集的抽象 我们之前接触的数据处理,大多都都是有界的.例如:处理某天的数据.某个季度的数据等 无界意味着数据是无限地.持续增长的 数据流会随着时间的推移,源源不断地加入进来 数据流无处不再 信息卡交易 电商购物 快递 网络交换机的流向数据 设备传感器发出的数据 - 这些数据都是无穷无尽的 每一件事情,都可以看成事件序列…

在上一集的讨论里我们介绍并实现了强类型返回结果行.使用强类型主要的目的是当我们把后端数据库SQL批次操作搬到内存里转变成数据流式按行操作时能更方便.准确.高效地选定数据字段.在上集讨论示范里我们用集合的foreach方式模拟了一个最简单的数据流,并把从数据库里批次读取的数据集转换成一串连续的数据行来逐行使用.一般来说完整的流式数据处理流程包括了从数据库中读取数据.根据读取的每行数据状态再对后台数据库进行更新,包括:插入新数据.更新.删除等.那么在上篇中实现的流式操作基础上再添加一种指令行类型就可…

http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/07/29/storm-stream-model-analysis-and-discussion.html http://www.baidu.com/link?url=Qm-gkOu7f148O181TS0GMoUQkytD45sIRw5cehjNefXNHt2yGZljGQ3Z2Ci-ufG1goUBonh7rlPN6igdTYoTOq&wd=kafka%20storm&ie=utf-8&…

原创文章,谢绝任何形式转载,否则追究法律责任! ​流的世界,有点乱,群雄逐鹿,流实在太多,看完这个马上又冒出一个,也不知哪个才是真正的牛,据说Flink是位重量级选手,能流计算,还能批处理, 和其他伙伴关系也融洽的很,与HDFS/File/SQL/MQ往来都不在话下,今天我们就来实战一把. 环境:Idea2019.03/Gradle6.0.1/JDK11.0.4/Lambda/RHEL8.0/VMWare15.5/Springboot2.2.1.RELEASE/Mysql8.0.11/Kafka…

Apache Flink是一个分布式流式和批量数据处理的开源平台. Flink的核心是一个流式数据流动引擎,它为数据流上面的分布式计算提供数据分发.通讯.容错.Flink包括几个使用 Flink引擎创建应用程序的编程接口: 1. DataStream API  集成在Java和Scala中中的流数据格式: 2.DataSet API 集成在JAVA.Scala.Python中的静态数据: 3. Table API 在JAVA.Scala中使用的类SQL的表达式: Flink 也包含为特定用户场景…

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,邀请到大数据技术高级架构师-旷东林,在线上直播中,旷老师向我们分享了Flink在诸多方面的创新以及它本…