Flink SQL项目实录】的更多相关文章

一.Flink SQL层级 为Flink最高层的API,易于使用,所以应用更加广泛,eg. ETL.统计分析.实时报表.实时风控等. Flink SQL所处的层级: 二.Flink聚合: 1.Window Aggregate 内置了三种常用的窗口: TUMBLE(time, INTERVAL '5'  SECOND);     //类似于flink 中间层 DataStream API 中 window中的滚动窗口 HOP(time, INTERVAL '10' SECOND, INTERVAL…
从flink的官方文档,我们知道flink的编程模型分为四层,sql层是最高层的api,Table api是中间层,DataStream/DataSet Api 是核心,stateful Streaming process层是底层实现. 其中, flink dataset api使用及原理 介绍了DataSet Api flink DataStream API使用及原理介绍了DataStream Api flink中的时间戳如何使用?---Watermark使用及原理 介绍了底层实现的基础Wat…
Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言. 自 2015 年开始,阿里巴巴开始调研开源流计算引擎,最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎,针对 Flink 存在的不足进行优化和改进,并且在 2019 年初将最终代码开源,也就是我们熟知的 Blink.Blink 在原来的 Flink 基础上最显著的一个贡献就是 Flink SQL 的实现. Flink SQL 是面向用户的 API 层,在我们传统的流式计…
目录 起因 思路 实现 1.配置 2.界面如下 3.环境 问题 起因 事情的起因,是看到一篇公众号文章Apache Flink 在汽车之家的应用与实践,里面提到了"基于 SQL 的开发流程".在平台提供以上功能的基础上,用户可以快速的实现 SQL 作业的开发: 创建一个 SQL 任务: 1.编写 DDL 声明 Source 和 Sink: 2.编写 DML,完成主要业务逻辑的实现: 3.在线查看结果,若数据符合预期,添加 INSERT INTO 语句,写入到指定 Sink 中即可. 即…
参与flink开源项目 https://flink.apache.org/how-to-contribute.html 1.回答社区问题 2.撰写bug报告 3.对于改进建议或新的特征 4.帮助别人并加入讨论 5.review代码 6.修改bug 路线图 1.大体熟悉flink的代码结构.本地编译 2.进一步了解flink的原理,参与新功能的测试工作 3.找到代码共享点,提交代码 参与测试工作:https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/R…
Confluent公司于2017年11月宣布KSQL进化到1.0版本,标志着KSQL已经可以被正式用于生产环境.自那时起,整个Kafka发展的重心都偏向于KSQL——这一点可以从Confluent官方博客中KSQL出现的频率之高看出端倪.鉴于最近周围有很多小伙伴都在讨论KSQL,我突然想起了去年9月份Apache Flink“掌门人” Stephan Ewen所写的关于KSQL V.S. Flink SQL的一篇博客,里面很多有意思的观点非常值得品味~~ 事情起源于去年8月底Confluent公…
http://vinoyang.com/2017/06/12/flink-table-sql-source/ Flink Table&Sql 如何结合Apache Calcite http://ju.outofmemory.cn/entry/335371 http://wuchong.me/blog/2017/03/30/flink-internals-table-and-sql-api/ Stream Processing for Everyone with SQL and Apache Fl…
本篇核心目标是让大家概要了解一个完整的 Apache Flink SQL Job 的组成部分,以及 Apache Flink SQL 所提供的核心算子的语义,最后会应用 TumbleWindow 编写一个 End-to-End 的页面访问的统计示例. 1.Apache Flink SQL Job 的组成 我们做任何数据计算都离不开读取原始数据,计算逻辑和写入计算结果数据三部分,当然基于 ApacheFlink SQL 编写的计算 Job 也离不开这个三部分,如下所所示: <img src=…
小结: 1. OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库 https://mp.weixin.qq.com/s/JsoMgIW6bKEFDGvq_KI6hg 作者 | 张俊编辑 | Vincent导读:本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor.本文主要内容如下: - OPPO 实时数仓的演进思路: - 基于 Flink S…
无论在 OLAP 还是 OLTP 领域,Join 都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的 SQL 语句.对于离线计算而言,经过数据库领域多年的积累,Join 语义以及实现已经十分成熟,然而对于近年来刚兴起的 Streaming SQL 来说 Join 却处于刚起步的状态. 其中最为关键的问题在于 Join 的实现依赖于缓存整个数据集,而 Streaming SQL Join 的对象却是无限的数据流,内存压力和计算效率在长期运行来说都是不可避免的问题.下文将结合 SQL 的发展解析 Flink S…
本文为 Flink SQL 系列文章的第二篇,前面对 Flink 1.9 Table 新架构及 Planner 的使用进行了详细说明,本文详细讲解 5 个 TableEnvironment 及其适用场景,并介绍 Flink 社区对 TableEnvironment 的未来规划.主要内容如下: TableEnvironment 简介 5 个 TableEnvironment 梳理 如何使用 TableEnvironment 社区未来规划 1. TableEnvironment 简介 TableEn…
一.理想与现实 Apache Flink 是一个分布式流批一体化的开源平台.Flink 的核心是一个提供数据分发.通信以及自动容错的流计算引擎.Flink 在流计算之上构建批处理,并且原生的支持迭代计算,内存管理以及程序优化. 实时计算(Alibaba Cloud Realtime Compute,Powered by Ververica)是阿里云提供的基于 Apache Flink 构建的企业级大数据计算平台.在 PB 级别的数据集上可以支持亚秒级别的处理延时,赋能用户标准实时数据处理流程和行…
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…
[源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 目录 [源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 0x00 摘要 0x01 Apache Calcite 1. Calcite 概念 2. Calcite 处理流程 0x02 Flink SQL综述 1. Flink关系型API执行原理 2. Flink Sql 执行流程 3. Flink Table Api 执行流程 4. Flink Table/SQL 执行流程的异同 0x03…
从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 目录 从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 0x00 摘要 0x01 概述结论 1. 问题结论 2. 问题流程 0x02 实例代码 1. UDF函数 2. 测试代码 3. 输出结果 0x03 Flink SQL UDF转换流程 1. LogicalFilter 2. FilterToCalcRule 3. LogicalCalc 4. DataSetCalc 5. generate…
一.概述 上图是flink的分层模型,Table API 和 SQL 处于最顶端,是 Flink 提供的高级 API 操作.Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言. Flink 在编程模型上提供了 DataStream 和 DataSet 两套 API,并没有做到事实上的批流统一,因为用户和开发者还是开发了两套代码.正是因为 Flink Table & SQL 的加入,可以说 Flink 在某种程度上做到了…
[源码分析]从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版) 目录 [源码分析]从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版) 0x00 摘要 0x01 概述结论 1. 问题结论 2. 问题流程 0x02 UDX 1. UDX (自定义函数) 2. 自定义标量函数 Scalar Functions (UDF) 3. 自定义聚合函数(UDAF) 4. 自定义表值函数(UDTF) 5. RichFunction 0x03…
[源码解析] GroupReduce,GroupCombine和Flink SQL group by 目录 [源码解析] GroupReduce,GroupCombine和Flink SQL group by 0x00 摘要 0x01 缘由 0x02 概念 2.1 GroupReduce 2.2 GroupCombine 2.3 例子 0x03 代码 0x04 Flink SQL内部翻译 0x05 JobGraph 0x06 Runtime 6.1 ChainedFlatMapDriver 6.…
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 关于Flink SQL Client Flink Table & SQL的API实现了通过SQL语言处理实时技术算业务,但还是要编写部分Java代码(或Scala),并且还要编译构建才能提交到Flink运行环境,这对于不熟悉Java或Scala的开发者就略有些不友好了: SQL Client的…
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 在<Flink SQL Client初探>一文中,我们体验了Flink SQL Client的基本功能,今天来通过实战更深入学习和体验Flink SQL: 实战内容 本次实战主要是通过Flink SQL Client消费kafka的实时消息,再用各种SQL操作对数据进行查询统计,内容汇总如下…
本次,我们从 0 开始逐步剖析 Flink SQL 的来龙去脉以及核心概念,并附带完整的示例程序,希望对大家有帮助! 本文大纲 一.快速体验 Flink SQL 为了快速搭建环境体验 Flink SQL,我们使用 Docker 来安装一些基础组件,包括 zk 和 kafka,如果你有这个环境,可以略过了. 在 Centos 7 上安装 Docker 环境,具体见这个链接,此处就不细说了: https://blog.csdn.net/qq_24434251/article/details/1057…
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系列随笔: (总览)基于商品属性的相似商品推荐算法 (一)基于商品属性的相似商品推荐算法--整体框架及处理流程 (二)基于商品属性的相似商品推荐算法--Flink SQL实时计算实现商品的隐式评分 (三)基于商品属性的相似商品推荐算法--批量处理商品属性,得到属性前缀及完整属性字符串 (四)基于商品属性的相似商品推荐算法--推荐与评分高的商品属性相似的商品 (五)基于商品属性的相似商品推荐算法--算法调优及其他 2020.04.15  补充:协同过滤推荐算法.pptx 提取码:4tds 注:如果…
Calcite作为大数据领域最常用的SQL解析引擎,支持Flink , hive,  kylin , druid等大型项目的sql解析 同时想要深入研究Flink sql源码的话calcite也是必备技能之一,非常值得学习 我们内部也通过它在做自研的sql引擎,通过一套sql支持关联查询任意多个异构数据源(eg : mysql表join上 hbase表在做一个聚合计算) 因为calcite功能比较多,本文主要还是从calcite重要的主流程源码入手,主要侧重在VolcanoPlanner的优化器…
基于flink1.14的源码做解析 公司内有很多业务方都在使用我们Flink sql平台做TopN的计算,今天同事突然问到我,Flink sql 是怎么实现topN的 ? 蒙圈了,这块源码没看过啊 ,业务要问起来怎么办,赶快打开源码补一下 拿到这个问题先冷静分析一下范围 首先肯定属于Flink sql模块,源码里面肯定是在flink-table-planner包里面,接着topN那不就是ROW_NUMBER嘛,是个函数呀 既然如此那就从flink源码的系统函数作为线索开始找起来,来到 org.a…
源码分析基于flink1.14 Join是flink中最常用的操作之一,但是如果滥用的话会有很多的性能问题,了解一下Flink源码的实现原理是非常有必要的 本文的join主要是指flink sql的Regular join 也就是平时我们的双流join中普通的full join ,left join,right join 先找到calcite的relNode转换rule 会将逻辑节点logiceJoin转换成flink的FlinkLogicalJoin 接着看下哪里Rule会转换这个FlinkL…
Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 我们在第 02…
目录 问题 思路 kafka参数问题 支持batchmode的问题 参数提交至kafkasource的问题 group by支持问题 实现 编译 测试 因为在一篇博文上看到介绍"汽车之家介绍flink数据平台"中提到"基于 SQL 的开发流程".基于kafka connector,通过source,sink,transformation三条sql完成数据接入,逻辑转换处理,结果落地三步工作.出于兴趣,自己去简(粗)单(糙)实现了这其中的一个小功能.相关的博文在这里,…
1. 流程分析 前面已经将日志数据(ods_base_log)及业务数据(ods_base_db_m)发送到kafka,作为ods层,接下来要做的就是通过flink消费kafka 的ods数据,进行简单的处理作为dwd层,然后再写回到kafka. 每层职能 分层 数据描述 计算工具 存储介质 ODS 原始数据,日志和业务 日志服务器,maxwell kafka DWD 根据数据对象为单位进行分流,比如订单.页面访问等等. flink kafka DWM 对于部分数据对象进行进一步加工,比如独立访…
1. 流程介绍 在上一篇文章中,我们已经把客户端的页面日志,启动日志,曝光日志分别发送到kafka对应的主题中.在本文中,我们将把业务数据也发送到对应的kafka主题中. 通过maxwell采集业务数据变化,相当于是ods数据,把采集的数据发送到kafka的topic(ods_base_db_m)中,然后flink从kafka消费数据,这个过程有维度数据,就放到hbase中,其他事实数据再发送给kafka作为dwd层.flink消费kafka数据可以做一些简单的ETL处理,比如过滤空值,长度限制…