为了支持这种类型的操作，就得通过 Window 将需要的记录关联到一起进行处理 l第三类是对多个流进行操作并转换为单个流。...l最后， DataStream 还支持与合并对称的拆分操作，即把一个流按一定规则拆分为多个流（Split 操作），每个流是之前流的一个子集，这样我们就可以对不同的流作不同的处理。...，并生成同类型的数据流，即可以将多个DataStream[T]合并为一个新的DataStream[T]。...connect： connect提供了和union类似的功能，用来连接两个数据流，它与union的区别在于： connect只能连接两个数据流，union可以连接多个数据流。...connect所连接的两个数据流的数据类型可以不一致，union所连接的两个数据流的数据类型必须一致。
一般用于学习测试 需求 1.在node1上使用nc -lk 9999 向指定端口发送数据 nc是netcat的简称，原本是用来设置路由器,我们可以利用它向某个端口发送数据 如果没有该命令可以下安装 yum...API 一般用于学习测试,模拟生成一些数据 Flink还提供了数据源接口,我们实现该接口就可以实现自定义数据源，不同的接口有不同的功能，分类如下： SourceFunction:非并行数据源(并行度只能... * Flink还提供了数据源接口,我们实现该接口就可以实现自定义数据源，不同的接口有不同的功能，分类如下： * SourceFunction:非并行数据源(并行度只能=1) * RichSourceFunction...,要和MySQL中存储的一些规则进行匹配,那么这时候就可以使用Flink自定义数据源从MySQL中读取数据 那么现在先完成一个简单的需求: 从MySQL中实时加载数据 要求MySQL中的数据有变化,也能被实时加载出来...,要和MySQL中存储的一些规则进行匹配,那么这时候就可以使用Flink自定义数据源从MySQL中读取数据 * 那么现在先完成一个简单的需求: * 从MySQL中实时加载数据 * 要求MySQL中的数据有变化
---- Sink 预定义Sink 基于控制台和文件的Sink API 1.ds.print 直接输出到控制台 2.ds.printToErr() 直接输出到控制台,用红色 3.ds.writeAsText...("本地/HDFS的path",WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1) 注意: 在输出到path的时候,可以在前面设置并行度,如果 并行度>1,则path为目录 并行度...Author lanson * Desc * 1.ds.print 直接输出到控制台 * 2.ds.printToErr() 直接输出到控制台,用红色 * 3.ds.collect 将分布式数据收集为本地集合... //Parallelism>1为文件夹 //5.execute env.execute(); } } 自定义Sink MySQL 需求: 将Flink集合中的数据通过自定义...java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; /** * Author lanson * Desc * 使用自定义sink将数据保存到
一、什么是FlinkX FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件，可实现多种异构数据源高效的数据同步，其由袋鼠云于2016年初步研发完成，目前有稳定的研发团队持续维护，已在Github...目前已完成批流统一，离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。...19年基于Flink的checkpoint机制，实现了断点续传、流数据续跑等功能，来了解一下它的新特性吧。...（2）实时采集与续跑 19年6月份，袋鼠云数栈研发团队基于FlinkX实现批流数据采集统一，可对MySQL Binlog、Filebeats、Kafka等数据源进行实时采集，并可写入Kafka、Hive...写入Greenplum等关系数据库时，默认是不使用事务的，因为数据量特别大的情况下，一旦任务失败，就会对业务数据库产生巨大的影响。
Apache Flink 1.12 Documentation: JDBC Connector
Apache Flink Streaming Connector for Redis RedisSink 核心类是RedisMapper 是一个接口，使用时我们要编写自己的redis 操作类实现这个接口中的三个方法...，如下所示 1.getCommandDescription() ： 设置使用的redis 数据结构类型，和key 的名称，通过RedisCommand 设置数据结构类型 2.String getKeyFromData...(T data)： 设置value 中的键值对key的值 3.String getValueFromData(T data); 设置value 中的键值对value的值 使用RedisCommand设置数据结构类型时和...SET SADD PUBSUB PUBLISH STRING SET HYPER_LOG_LOG PFADD SORTED_SET ZADD SORTED_SET ZREM 需求 将Flink集合中的数据通过自定义...groupedDS.sum(1); //4.Sink result.print(); // * 最后将结果保存到Redis // * 注意:存储到Redis的数据结构
读写 kafka、es、rabbitMQ 时可以直接使用相应 connector 的 api 即可，虽然该部分是 Flink 项目源代码里的一部分，但是真正意义上不算作 Flink 引擎相关逻辑，并且该部分没有打包在二进制的发布包里面...参数说明 实际的生产环境中可能有这样一些需求，比如： l场景一：有一个 Flink 作业需要将五份数据聚合到一起，五份数据对应五个 kafka topic，随着业务增长，新增一类数据，同时新增了一个...为了保证数据的正确性，新发现的 partition 从最早的位置开始读取。...注意: 开启 checkpoint 时 offset 是 Flink 通过状态 state 管理和恢复的，并不是从 kafka 的 offset 位置恢复。...在 checkpoint 机制下，作业从最近一次checkpoint 恢复，本身是会回放部分历史数据，导致部分数据重复消费，Flink 引擎仅保证计算状态的精准一次，要想做到端到端精准一次需要依赖一些幂等的存储系统或者事务操作
； 简述大数据架构发展 Lambda 架构 Lambda 架构是目前影响最深刻的大数据处理架构，它的核心思想是将不可变的数据以追加的方式并行写到批和流处理系统内，随后将相同的计算逻辑分别在流和批系统中实现...，并且在查询阶段合并流和批的计算视图并展示给用户。...流批融合的 Lambda 架构 针对 Lambda 架构的问题3，计算逻辑需要分别在流批框架中实现和运行的问题，不少计算引擎已经开始往流批统一的方向去发展，例如 Spark 和 Flink，从而简化lambda...图4 Kafka + Flink + ElasticSearch的混合分析系统 Lambda plus：Tablestore + Blink 流批一体处理框架 Lambda plus 是基于 Tablestore...利用 Blink 流批一体计算引擎，统一流批代码； 展示层，表格存储提供了多元索引和全局二级索引功能，用户可以根据解决视图的查询需求和存储体量，合理选择索引方式。
图片 - 随着大数据领域不断发展，企业对于业务场景的诉求也从离线的满足转到高实时性的要求，“t+0”形式呈现业务数据已是刚需。...- 流式处理方式目前已经备受关注，代表性的产品有Flink，用JAVA开发，但产品实施复杂，开发门槛要求高，维护成本较高，属于国外产品，敏感领域使用需要慎重考虑。
摘要：本文介绍了某零售企业用户基于 Dlink + FlinkSQL 构建批流一体数据平台的实践，主要为部署的分享。...，最近调研了很多的开源项目，最终发现 Dlink 在建立批流一体的数据平台上更满足需求。...数据开发的便捷性对于数据平台来说非常重要，决定了项目的建设与运维成本，而 Dlink 提供了 FlinkSQL 与其他 SQL 的开发与调试能力，使数据开发工作达到Hue 的效果，自动提交及创建远程集群的能力降低了使用门槛...这里假设你已经安装了mysql 首先需要创建Dlink的后端数据库，这里以配置文件中默认库创建 #登录mysql mysql -uroot -proot@123 #授权并创建数据库 mysql> grant...repo=cloudera-repos 如果是CDH及HDP使用开源flink-shade对Dlink没有任何影响，其他用到的依赖取决于CDH或者HDP与开源版本的兼容性，需要自行根据兼容性添加依赖即可正常使用
流计算与批计算对比 数据时效性 流式计算实时、低延迟，流式计算适合以“t+0”的形式呈现业务数据； 批计算非实时、高延迟，批计算适合以“t+1”的形式呈现业务数据； 数据特征 流式计算数据一般是动态数据...，数据是随时产生的； 批计算数据一般是静态数据，数据事先已经存储在各种介质中。...批计算应用在离线计算场景，如：数据分析、离线报表等。 运行方式 流式计算的任务是阻塞式的，一直持续运行中。 批计算的任务是一次性完成即结束。...，然后将消息流与多个维表数据进行各种关联查询，最后输出融合查询结果集到目标源，常用在将多个维表数据与实时消息流关联后转换成一个大宽表的场景。...支持对多种类别数据库之间读取的数据进行融合查询。 支持消息流数据传输过程中动态产生的数据与多种类型数据库之间的流计算查询。 融合查询语法遵循ANSI SQL标准。
来源:Kafka-Flink Meetup深圳站 作者:陈肃 正文
❝每家数字化企业在目前遇到流批一体概念的时候，都会对这个概念抱有一些疑问，到底什么是流批一体？这个概念的来源？这个概念能为用户、开发人员以及企业带来什么样的好处？跟随着博主的理解和脑洞出发吧。...❞ 前言 到底什么是流批一体？ 批的来源？流的来源？ 为什么要做流批一体？ 从 数据开发的现状出发 探索理想中的流批一体能力支持 最终到数仓落地 go!!! ? ? ? ? ? ? ?...n 年前的引擎能力（hive 等） 对文件、批量数据处理支持很友好 数据多是小时、天级别延迟 结论：批是在批式存储、处理引擎能力支持的角度提出的 ? ?...近几年的引擎能力（flink 等） 逐渐对流式数据处理、容错支持更好 数据可以做到秒、分钟级别延迟 结论：流是在流式存储、处理引擎能力支持的角度提出的 ? ? ? ? ? ? ?...站在用户的角度来看 对于相同的指标，有离线的、实时的，而且部分场景下口径不能统一！ ? ? 博主理解的流批一体更多的是站在平台能力支持的角度上 所以这里重点说明引擎 + 工具链上的期望 ? ? ?
01 整体思考 提到流批一体，不得不提传统的大数据平台 —— Lambda 架构。...通过一套数据链路来同时满足流和批的数据处理需求是最理想的情况，即流批一体。此外我们认为流批一体还存在一些中间阶段，比如只实现计算的统一或者只实现存储的统一也是有重大意义的。...上图是京东实时计算平台的全景图，也是我们实现流批一体能力的载体。中间的 Flink 基于开源社区版本深度定制。...而在流批一体模式下，开发模式变为了首先完成 SQL 的开发，其中包括逻辑的、物理的 DDL 的定义，以及它们之间的字段映射关系的指定，DML 的编写等，然后分别指定流批任务相关的配置，最后发布成流批两个任务...目前主要基于社区的 1.12 版本进行了一些定制优化。 3.1 案例一 实时通用数据层 RDDM 流批一体化的建设。
第四个应用场景是风控反作弊领域，用做实时反作弊和离线反作弊。 从 Shopee 内部的业务场景来看，数仓是一个流批一体发挥重要作用的领域。...在这类 Lambda 架构中，Flink 流批一体主要带来的优势是实现计算统一。通过计算统一去降低用户的开发及维护成本，解决两套系统中计算逻辑和数据口径不一致的问题。...上面介绍的都是 Shopee 内部流批一体应用场景的一些例子，我们内部还有很多团队也正在尝试 Flink 的流批一体，未来会使用的更广泛。...当只支持流任务的时候这个问题并不明显，但是随着我们平台支持批任务后，历史任务的数量剧增。 数量的上涨带来的几个问题： 大拓扑，大并发的任务的解压对 History Server 服务产生压力。...我们会加大 Flink 批任务的推广，探索更多流批一体的业务场景。同时跟社区一起，在合适的场景下，加速用户向 SQL 和流批一体的转型。
图片融合查询语法etl-engine引擎中的融合查询提供将多源数据在内存中重组关联查询并输出查询结果的能力。融合查询语法遵循ANSI SQL标准，与常规MySQL查询语法很相似。...支持对多种类别数据库之间读取的数据进行融合查询。支持消息流数据传输过程中动态产生的数据与多种类型数据库之间的流计算查询。融合查询语法遵循ANSI SQL标准。
背景 OnZoom是Zoom新产品，是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场。...架构优化升级 基于以上问题，我们在进行大量技术调研选型及POC之后，我们主要做了如下2部分大的架构优化升级。...2.2 Apache Hudi 我们需要有一种能够兼容S3存储之后，既支持大量数据的批处理又支持增加数据的流处理的数据湖解决方案。...也提供了基于最新文件的Raw Parquet 读优化查询。从而实现流批一体架构而不是典型的Lambda架构。...总结 我司基于Hudi实现流批一体数据湖架构上线生产环境已有半年多时间，在引入Hudi之后我们在以下各个方面都带来了一定收益: •成本: 引入Hudi数据湖方案之后，实现了S3数据增量查询和增量更新删除
许多的数据科学家，分析师和 BI 用户依赖交互式 SQL 查询分析数据。Flink SQL 是 Flink 的核心模块之一。作为一个分布式的 SQL 查询引擎。...Flink SQL 提供了各种异构数据源的联合查询。开发者可以很方便地在一个程序中通过 SQL 编写复杂的分析查询。...在保证优秀性能的同时，易用性是 1.11 版本 Flink SQL 的重头戏。...，用户只能通过显示建表的方式创建关系型数据库的镜像表。...Flink SQL 的核心主题，比如 schema 的易用性增强，Descriptor API 简化以及更丰富的流 DDL 将会是努力的方向，让我们拭目以待 ~
由于Flink集成了批计算和流计算，因此可以使用Flink构建流批一体的系统架构，主要包含数据集成的流批一体架构、数仓架构的流批一体架构和数据湖的流批一体。...基于Flink流批一体整个数据集成的架构将不同。...视频讲解如下：二、数仓架构的流批一体架构 &emsp目前主流数仓架构都是一套典型的离线数仓和一套新的实时数仓，但这两套技术栈是分开的。...无论是离线的流程，还是实时的流程，都是一套引擎、一套 SQL、一套UDF、一套开发人员，所以它天然是一致的，不存在实时和离线数据口径不一致的问题。 数据仓库的流批一体架构如下图所示。 ...视频讲解如下：三、数据湖的流批一体 Hive元数据的管理是性能的瓶颈，同时Hive也不支持数据的实时更新。Hive没有无法实现实时或者准实时化的数据处理能力。
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