Flink是目前流计算的隐形王者,在国际国内有有庞大的拥趸. Nebula是国产图数据库的后起之秀,在DBEngines中排名也逐年上升. 将两者进行结合,可以产生很多应用场景:比如实时计算服务链路调用关系并将结果存到Nebula中.实时计算业务访问风控情况并将结果存到Nebula中.实时计算预警发生情况并将结果存到Nebula中等. 将Flink计算完毕后的结果,Sink到Nebula,Nebula官方提供了一个Flink Connector,但是很不易用. 笔者根据项目实际应用情况,写了一个

首先 是 StreamExecutionEnvironment see = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 我们在编写 flink流计算拓扑任务时首先要做的就是构建一个 StreamExecutionEnvironment 实例 其时序图如下:     文章未完结,待续...

我打算以 flink 官方的 例子 <<Monitoring the Wikipedia Edit Stream>> 作为示例,进行 flink 流计算任务 的源码解析说明. 其中任务的源码如下,其中中文注释 来自 http://flink-china.org/ 后续我会对这个拓扑任务代码进行逐行的深入分析,以达到深入了解flink代码运行机制的目的. public class WikipediaAnalysis { public static void main(String[]

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

本文首发于:Java大数据与数据仓库,Flink实时计算pv.uv的几种方法 实时统计pv.uv是再常见不过的大数据统计需求了,前面出过一篇SparkStreaming实时统计pv,uv的案例,这里用Flink实时计算pv,uv. 我们需要统计不同数据类型每天的pv,uv情况,并且有如下要求. 每秒钟要输出最新的统计结果: 程序永远跑着不会停,所以要定期清理内存里的过时数据: 收到的消息里的时间字段并不是按照顺序严格递增的,所以要有一定的容错机制: 访问uv并不一定每秒钟都会变化,重复输出对IO

TopN的常见应用场景,最热商品购买量,最高人气作者的阅读量等等. 1. 用到的知识点 Flink创建kafka数据源: 基于 EventTime 处理,如何指定 Watermark: Flink中的Window,滚动(tumbling)窗口与滑动(sliding)窗口: State状态的使用: ProcessFunction 实现 TopN 功能: 2. 案例介绍 通过用户访问日志,计算最近一段时间平台最活跃的几位用户topN. 创建kafka生产者,发送测试数据到kafka: 消费kafka

Flink 学习 项目地址:https://github.com/zhisheng17/flink-learning/ 博客:http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/ 项目结构 ├── README.md ├── flink-learning-cep ├── flink-learning-common ├── flink-learning-connectors │   ├── flink-learning-connectors-activemq │   ├

说明: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 新一代Flink计算引擎 (1) Flink概述 目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm.Samza.Flink.Spark等,批处理有Spark.Hive.Pig.Flink等.既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark. 虽然Spar

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

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 要了解一个系统,一般都是从架构开始.我们关心的问题是:系统部署成功后各个节点都启动了哪些服务,各个服务之间又是怎么交互和协调的.下方是 Flink 集群启动后架构图

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

Flink API 历史变迁 在 Flink 1.0.0 时期,加入了 State API,即 ValueState.ReducingState.ListState 等等.State API 可以认为是 Flink 里程碑式的创新,它能够让用户像使用 Java 集合一样地使用 Flink State,却能够自动享受到状态的一致性保证,不会因为故障而丢失状态.包括后来 Apache Beam 的 State API 也从中借鉴了很多. 在 Flink 1.1.0 时期,支持了 Session Wi

摘要:2019云栖大会大数据 & AI专场,阿里巴巴资深技术专家王峰带来“Ververica Platform-阿里巴巴全新Flink企业版揭秘”的演讲.本文主要从Ververica由来开始谈起,着重讲了Ververica Platform的四个核心插件App Manager.Libra Service.Stream Ledger.Gemini,以及阿里巴巴实时计算云原生版本相关特性及典型应用场景. 直播回放请点击 以下是精彩视频内容整理: 随着人工智能时代的降临,数据量的爆发,在典型的大数据业

[白话解析] Flink的Watermark机制 0x00 摘要 对于Flink来说,Watermark是个很难绕过去的概念.本文将从整体的思路上来说,运用感性直觉的思考来帮大家梳理Watermark概念. 0x01 问题 关于Watermark,很容易产生几个问题 Flink 流处理应用中,常见的处理需求/应对方案是什么? Watermark究竟应该翻译成水印还是水位线? Watermark本质是什么? Watermark是如何解决问题? 下面我们就来简要解答这些问题以给大家一个大致概念,在后

[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程 0x00 摘要 本文将通过源码分析,带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程,顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握. 0x01 总述 从静态角度讲,watermarks是实现流式计算的核心概念:从动态角度说,watermarks贯穿整个流处理程序.所以为了讲解watermarks的传播,需要对flink的很多模块/概念进行了解,涉及几乎各个阶段.我首先会讲解相关概念,然后会根据一个实例代码从以下几部分来

代码地址:https://gitee.com/nltxwz_xxd/abc_bigdata 一.flink编程方法 获取执行环境(execution environment) 加载/创建初始数据集 对数据集进行各种转换操作(生成新的数据集) 指定将计算的结果放到何处去 触发APP执行 flink的计算方式和spark一样都是惰性的 Flink APP都是延迟执行的 只有当execute()被显示调用时才会真正执行 本地执行还是在集群上执行取决于执行环境的类型 好处:用户可以根据业务构建复杂的应用

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

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

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

高效计算——RenderScript RenderScript是安卓平台上很受谷歌推荐的一个高效计算平台,它能够自动把计算任务分配到各个可用的计算核心上,包括CPU,GPU以及DSP等,提供十分高效的并行计算能力.可能是由于应用开发时的需求不够,关于RenderScript的相关文章很少,刚好我在工作中应用到此平台,做了一些笔记,因此决定整理成博文分享给大家.内容主要来源于官方文档.StackOverflow以及自己的理解,如有错误,请大家指正.本篇主要介绍RenderScript的基本概念.

DevExpress报表确实强大,花样繁多,眼花缭乱. 这次使用XtraReport开发报表,很多问题在官方的文档中并没有详细的说明,特此记录. 1.XtraReport中FormattingRules属性是只能返回bool值的条件(Condition)判断,而不是我想要的表达式. 2.根据XtraReport官方文档中拖控件的方式创建的CalculatedFiled才是我想要的表达式. 1>拖控件的方式不灵活,而且XtraReport对象的DataSource(数据源)使用的DataSet类型