本文源码基于flink1.14 平台用户在使用我们的flinkSql时经常会开启minaBatch来优化状态读写 所以从源码的角度具体解读一下miniBatch的原理 先看一下flinksql是如何触发miniBatch的优化的 主要就是这个Calcite的rule了,来具体看一下 在对应的match方法中 会根据miniBatch的类型判断,是否需要添加一个Assigner的节点 这个assigner是干嘛的呢?这个Assinger是一个execNode和窗口的assigner是不一样的,这里

关注公众号:大数据技术派,回复"资料",领取1000G资料. 本文首发于我的个人博客:Flink 是如何统一批流引擎的 2015 年,Flink 的作者就写了 Apache Flink: Stream and Batch Processing in a Single Engine 这篇论文.本文以这篇论文为引导,详细讲讲 Flink 内部是如何设计并实现批流一体的架构. 前言 通常我们在 Flink 中说批流一体指的是这四个方向,其中 Runtime 便是 Flink 运行时的实现.

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NDA4NjU2MA==&mid=2247492538&idx=2&sn=9a2bd9fe2d7fd681c10ebd368ef81c9c&chksm=fbea5a75cc9dd3636c148ebe6e296621d0c07132938a62f0b3643f34af414b3fd85e616e754b&scene=0&key=f9325dcb38245ddcc4d3ff16d58d0

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预

Flink面试--核心概念和基础考察 1.简单介绍一下 Flink 2.Flink 相比传统的 Spark Streaming 有什么区别? 3.Flink 的组件栈有哪些?         面试知识带你,分为以下几个部分:   第一部分:Flink 中的核心概念和基础篇,包含了 Flink 的整体介绍.核心概念.算子等考察点.   第二部分:Flink 进阶篇,包含了 Flink 中的数据传输.容错机制.序列化.数据热点.反压等实际生产环境中遇到的问题等考察点.   第三部分:Flink 源码

Flink 面试--进阶篇 1.Flink是如何支持批流一体的? 2.Flink是如何做到高效的数据交换的? 3.Flink是如何做容错的? 4.Flink 分布式快照的原理是什么? 5.Flink 是如何保证Exactly-once语义的? 6.Flink 的 kafka 连接器有什么特别的地方? 7.说说 Flink的内存管理是如何做的? 8.说说 Flink的序列化如何做的? 9.Flink中的Window出现了数据倾斜,你有什么解决办法? 10. Flink中在使用聚合函数 GroupB

一.高性能Flink SQL优化技巧 1.Group Aggregate优化技巧 开启MicroBatch或MiniBatch(提升吞吐) MicroBatch和MiniBatch都是微批处理,只是微批的触发机制略有不同.原理同样是缓存一定的数据后再触发处理,以减少对State的访问,从而提升吞吐并减少数据的输出量. MiniBatch主要依靠在每个Task上注册的Timer线程来触发微批,需要消耗一定的线程调度性能.MicroBatch是MiniBatch的升级版,主要基于事件消息来触发微批,

window+trigger+watermark处理全局乱序数据,指定窗口上的allowedLateness可以处理特定窗口操作的局部事件时间乱序数据 1.流处理系统中的微批 Flink内部也使用了某种形式的微批处理技术,在shuffle阶段将含有多个事件的缓冲容器通过网络发送,而不是发送单个事件流处理系统中的批处理必须满足以下两点要求: 批处理只作为提高系统性能的机制.批量越大,系统的吞吐量就越大. 为了提高性能而使用的批处理必须完全独立于定义窗口时所用的缓冲,或者为了保证容错性而提交的代码,

  第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定. 标准的Flink任务提交脚本(Generic CLI 模式),从1.11开始,增加了通用客户端模式,参数使用-D <property=value>指定 bin/flink run \ -t yarn-pe

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730329.html 今天看到一篇讲得比较清晰的框架对比,这几个框架的选择对于初学分布式运算的人来说确实有点迷茫,相信看完这篇文章之后应该能有所收获. 简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.

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

流计算这两年很火了,可能对数据的实时性要求高.现在用的hadoop框架,对流计算的支持,主要还是微批(spark),也不支持“Exactly Once”语义(可以使用外接的数据库解决),公司项目可能会用所以就下载了个Flink试试. 1. 下载解压 打开官网:https://flink.apache.org/, “DOWNLOAD”,下载对应 hadoop 和scala 版本.Flink以来JDK和HADOOP,提前下载. [root@spring software]# wget http://

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解

欢迎来 kk大数据,今天分享的是 Flink 提供了哪些编程接口可以给我们开发. 一.数据集类型 现实世界中,所有的数据都是以流式的形态产生的,不管是哪里产生的数据,在产生的过程中都是一条条地生成,最后经过了存储和转换处理,形成了各种类型的数据集. 根据现实世界中,数据产生方式和数据产生是否含有边界(具有起始点和终止点)角度,将数据分为两种类型的数据集,一种是有界数据集,另外一种是无界数据集. (1)有界数据集 有界数据具有时间边界,在处理过程中数据一定会在某个时间范围内起始和结束,有可能是一分

Apache Flink是什么? ​ 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题.随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准.但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性.相对于传统的数据处理模式,流式数据处理有着更高的处理

计算引擎 大数据计算引擎分为离线计算和实时计算,离线计算就是我们通常说的批计算,代表是Hadoop MapReduce.Hive等大数据技术.实时计算也被称作流计算,代表是Storm.Spark Streaming.Flink等大数据技术. 计算引擎也在不断更新迭代,下图展示的是每一代计算引擎的代表,从第一代的Hadoop MapReduce,到第二代的Spark,再到第三代的Flink技术,从批处理到微批,再到真正的流式计算. 实时计算 实时计算是相对离线计算的概念,重要是时效性.举个例子,我

flink的特点:能同时满足高性能.高吞吐.低延时,相比较于storm和spark streaming,storm的吞吐量不如flink,而spark streaming的延时比较高,因为spark streaming进行流式计算的原理就是微批操作,就是要积累一定的时间,虽然可以尽量降低这个时间粒度,但是延时指标还是会比flink要高 同时支持高吞吐.低延时.高性能 支持事件时间概念(event time) 支持有状态计算(状态就是中间计算结果,每次计算新的数据进入到流式系统中都是基于中间状态结

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解

众所周知,Apache Flink(以下简称 Flink)最早诞生于欧洲,2014 年由其创始团队捐赠给 Apache 基金会.如同其他诞生之初的项目,它新鲜,它开源,它适应了快速转的世界中更重视的速度与灵活性. 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,Flink 的诞生为企业用户获得更为快速.准确的计算能力提供了前所未有的空间与潜力.作为公认的新一代大数据计算引擎,Flink 究竟以何魅力成为阿里.腾讯.滴滴.美团.字节跳动.Netflix.Lyft 等国内外知名公司建设流计算平台的首选

本文为 Apache Flink 新版本重大功能特性解读之 Flink SQL 系列文章的开篇,Flink SQL 系列文章由其核心贡献者们分享,涵盖基础知识.实践.调优.内部实现等各个方面,带你由浅入深地全面了解 Flink SQL. 1. 发展历程 今年的8月22日 Apache Flink 发布了1.9.0 版本(下文简称1.9),在 Flink 1.9 中,Table 模块迎来了核心架构的升级,引入了阿里巴巴Blink团队贡献的诸多功能,本文对Table 模块的架构进行梳理并介绍如何使用