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flink 算子重写checkpint
2024-11-05
Flink之状态之checkpointing
1.前言 在Flink中,函数和操作符都可以是有状态的.在处理每个消息或者元素时,有状态的函数都会储存信息,使得状态成为精密操作中关键的组成部分. 为了使状态能够容错,Flink会checkpoints状态.checkpoints机制使得Flink可以恢复状态和位置,以至于流计算的应用可以提供无故障执行的语义. 2.前提 Flink的checkpointing机制对流和状态的可靠存储有如下两点要求: 持久化的数据源能够从某个时间进行消息回放.举个例子,对于消息队列而言,有Kafka,Rabbit
Flink 灵魂两百问,这谁顶得住?
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,
[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程
[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
[源码分析] 从实例和源码入手看 Flink 之广播 Broadcast
[源码分析] 从实例和源码入手看 Flink 之广播 Broadcast 0x00 摘要 本文将通过源码分析和实例讲解,带领大家熟悉Flink的广播变量机制. 0x01 业务需求 1. 场景需求 对黑名单中的IP进行检测过滤.IP黑名单的内容会随时增减,因此是可以随时动态配置的. 该黑名单假设存在mysql中,Flink作业启动时候会把这个黑名单从mysql载入,作为一个变量由Flink算子使用. 2. 问题 我们不想重启作业以便重新获取这个变量.所以就需要一个能够动态修改算子里变量的方法. 3
[源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink
[源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 目录 [源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 0x00 摘要 0x01 领域 1.1 Flink 1.2 Java Stream 1.3 探寻角度 0x02 数据流模型 2.1 Java Stream 2.2 Flink 2.3 分析 0x03 流水线 3.1 总体对比 3.2 示例代码 3.3 Stream操作分类 3.4 Stage 3.4.1 分类 3.4.2 AbstractPipeline 3.5 流水线构
Flink table&Sql中使用Calcite
Apache Calcite是什么东东 Apache Calcite面向Hadoop新的sql引擎,它提供了标准的SQL语言.多种查询优化和连接各种数据源的能力.除此之外,Calcite还提供了OLAP和流处理的查询引擎.它2013年成为了Apache孵化项目以来,在Hadoop中越来越引人注目,并被众多项目集成.比如Flink/Storm/Drill/Phoenix都依赖它做sql解析和优化. Flink 结合 Calcite Flink Table API&SQL 为流式数据和静态数据的关系
flink学习笔记-快速生成Flink项目
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 1. 快速生成Flink项目 1.推荐开发工具 idea+maven+git 2.推荐开发语言 Java或者Scala https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/quickstart/java_api_quickstart.h
Flink(五) —— DataStream API
Source 从自定义的集合中读取数据 /** * 从集合中读取数据 */ def readDataFromCollection(): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 1.从自定义的集合中读取数据 val list = List( SensorReading("sensor1", 153242, 35.8), SensorReading("sensor2"
[源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程
[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
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
[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)
[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] Flink的groupBy和reduce究竟做了什么
[源码解析] Flink的groupBy和reduce究竟做了什么 目录 [源码解析] Flink的groupBy和reduce究竟做了什么 0x00 摘要 0x01 问题和概括 1.1 问题 1.2 概括 0x02 背景概念 2.1 MapReduce细分 2.2 MapReduce细分 2.3 Combine 2.4 Partition 2.5 Shuffle 2.6 Reducer 0x03 代码 0x04 从Flink JAVA API入手挖掘 4.1 GroupBy是个辅助概念 4.1
Apache Hudi与Apache Flink集成
感谢王祥虎@wangxianghu 投稿 Apache Hudi是由Uber开发并开源的数据湖框架,它于2019年1月进入Apache孵化器孵化,次年5月份顺利毕业晋升为Apache顶级项目.是当前最为热门的数据湖框架之一. 1. 为何要解耦 Hudi自诞生至今一直使用Spark作为其数据处理引擎.如果用户想使用Hudi作为其数据湖框架,就必须在其平台技术栈中引入Spark.放在几年前,使用Spark作为大数据处理引擎可以说是很平常甚至是理所当然的事.因为Spark既可以进行批处理也可以使用微批
关于 Flink 状态与容错机制
Flink 作为新一代基于事件流的.真正意义上的流批一体的大数据处理引擎,正在逐渐得到广大开发者们的青睐.就从我自身的视角看,最近也是在数据团队把一些原本由 Flume.SparkStreaming.Storm 编写的流式作业往 Flink 迁移,它们之间的优劣对比本篇暂不讨论. 近期会总结一些 Flink 的使用经验和原理的理解,本篇先谈谈 Flink 中的状态和容错机制,这也是 Flink 核心能力之一,它支撑着 Flink Failover,甚至在较新的版本中,Flink 的 Querya
《基于Apache Flink的流处理》读书笔记
前段时间详细地阅读了 <Apache Flink的流处理> 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细.全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家.有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开. 一.传统的数据处理框架 1.1事务型处理 企业在日常业务运营过程中会用到各类基于web的应用,通常是业务系统,比如订单.客户系统等等
王晶:华为云OCR文字识别服务技术实践、底层框架及应用场景 | AI ProCon 2019
演讲嘉宾 | 王晶(华为云人工智能高级算法工程师王晶) 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 近期,由 CSDN 主办的 2019 中国AI 开发者大会(AI ProCon 2019)在北京举办.在计算机视觉技术专题,华为云OCR人工智能高级算法工程师王晶分享了"文字识别服务的技术实践.底层框架及应用场景"的主题演讲. 演讲的第一部分,他分享了文字检测和识别的基础知识以及难点和最新进展.第二部分是华为云文字识别服务关键能力.关键技术,以及落地过程中遇到的"坑&
Alink漫谈(二) : 从源码看机器学习平台Alink设计和架构
Alink漫谈(二) : 从源码看机器学习平台Alink设计和架构 目录 Alink漫谈(二) : 从源码看机器学习平台Alink设计和架构 0x00 摘要 0x01 Alink设计原则 0x02 Alink实例代码 算法调用 算法主函数 算法模块举例 0x03 顶层 -- 流水线 1. 机器学习重要概念 2. Alink中概念实现 3. 结合实例看流水线 0x04 中间层 -- 算法组件 1. Algorithm operators 2. Mapper(提前说明) 3. 系统内置算法组件 Mo
Apache Flink 漫谈系列 - JOIN 算子
聊什么 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化! 什么是JOIN 在<Apache F
Flink实例(五十): Operators(十)多流转换算子(五)coGroup 与union
参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s/BOCFavYgvNPSXSRpBMQzBw 需求场景分析 需求场景 需求诱诱诱来了...数据产品妹妹想要统计单个短视频粒度的「点赞,播放,评论,分享,举报」五类实时指标,并且汇总成 photo_id.1 分钟时间粒度的实时视频消费宽表(即宽表字段至少为:「photo_id + play_cnt + like_cnt + comment_cnt + share_cnt + negative_cnt + minute_timestam
Flink中的算子操作
一.Connect DataStream,DataStream -> ConnectedStream,连接两个保持他们类型的数据流,两个数据流被Connect之后,只是被放在了同一个流中,内部依然保持各自的数据和形式 不发生任何变化,两个流相互独立. import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Connect { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExec
flink01--------1.flink简介 2.flink安装 3. flink提交任务的2种方式 4. 4flink的快速入门 5.source 6 常用算子(keyBy,max/min,maxBy/minBy,connect,union,split+select)
1. flink简介 1.1 什么是flink Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流(如离线数据)和无限流数据及逆行有状态计算(不太懂).可以部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. 1.2 flink的架构体系 具体见文档 2. flink的安装 修改flink-conf.yaml jobmanager.rpc.address: feng05 // 注意,此处冒号后需要空一格,并且参数要顶行写(yaml文件格式的规定,否则会报错) taskman
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