前言 再上一篇文章中 <从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 讲解了 Flink Data Source ,那么这里就来讲讲 Flink Data Sink 吧. 首先 Sink 的意思是: 大概可以猜到了吧!Data sink 有点把数据存储下来(落库)的意思. 如上图,Source 就是数据的来源,中间的 Compute 其实就是 Flink 干的事情,可以做一系列的操作,操作完后就把计算后的数据结果 Sink 到某个地方.(可以是 MySQL.ElasticSear…

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. 各种Connector 1.1Connector是什么鬼 Connectors是数据进出Flink的一套接口和实现,可以实现Flink与各种存储.系统的连接 注意:数据进出Flink的方式不止Connectors,还有: 1.Async I/O(类Source能力):异步访问外部数据库 2.Querya…

前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>—— Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>—— Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafka 中…

使用Flink实现索引数据到Elasticsearch  2018-07-28 23:16:36    Yanjun 使用Flink处理数据时,可以基于Flink提供的批式处理(Batch Processing)和流式处理(Streaming Processing)API来实现,分别能够满足不同场景下应用数据的处理.这两种模式下,输入处理都被抽象为Source Operator,包含对应输入数据的处理逻辑:输出处理都被抽象为Sink Operator,包含了对应输出数据的处理逻辑.这里,我们只关…

一.  ElasticSearch简单介绍 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. ElasticSearch不但包括了全文搜索功能,还可以进行以下工作:-> 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索.-> 实时分析的分布式搜索引擎.-> 可以扩展到上百…

首先 Sink 的中文释义为: 下沉; 下陷; 沉没; 使下沉; 使沉没; 倒下; 坐下; 所以,对应 Data sink 意思有点把数据存储下来(落库)的意思: Source  数据源  ---- > Compute  计算 -----> sink 落库 如上图,Source 就是数据的来源,中间的 Compute 其实就是 Flink 干的事情,可以做一系列的操作,操作完后就把计算后的数据结果 Sink 到某个地方.(可以是 MySQL.ElasticSearch.Kafka.Cassan…

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该…

flink学习总结 1.Flink是什么? Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于处理无界和有界数据流的状态计算. 2.为什么选择Flink? 1.流数据更加真实的反映了我们的生活方式. 2.传统的数据架构是基于有限的数据集 3.Flink 可以做到 低延迟,高吞吐,结果的准确性和良好的容错性 3.Flink的主要特点: 1.事件驱动 2.基于流的世界观:在Flink中,一切都是流,离线数据是有界流,实时数据是无界流. 3.分层API:越顶层越抽象,表达简单,使用方便:越底越…

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9797695.html ---------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差.今天我们在DDQN的基础…

Apache Flink学习笔记 简介 大数据的计算引擎分为4代 第一代:Hadoop承载的MapReduce.它将计算分为两个阶段,分别为Map和Reduce.对于上层应用来说,就要想办法去拆分算法,在上层应用实现多个Job串联,完成一个完整算法.例如:迭代计算 第二代:支持DAG框架的计算引擎,如Tez以及更上层的Oozie. 第三代:Spark为代表的计算引擎.特点是Job内部的DAG支持(不跨越Job),以及强调的实时计算. 第四代:Flink对流计算的支持,也可以支持Batch任务以及…