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Apache Beam 初探

Apache Beam是Apache软件基金会越来越多的数据流项目中最新增添的成员。这个项目的名称表明了设计：结合了批处理（Batch）模式和数据流（Stream）处理模式。...Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。它旨在将多种语言、框架和SDK整合到一个统一的编程模型。...她提供的数据流管理服务可控制数据处理作业的执行，数据处理作业可使用DataFlow SDK创建。...需要注意的是，虽然Apache Beam社区非常希望所有的Beam执行引擎都能够支持Beam SDK定义的功能全集，但是在实际实现中可能并不一定。...在Beam成形之后，现在Flink已经成了谷歌云之外运行Beam程序的最佳平台。 我们坚信Beam模型是进行数据流处理和批处理的最佳编程模型。

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Yelp 使用 Apache Beam 和 Apache Flink 彻底改造其流式架构

译者 | 王强 策划 | 丁晓昀 Yelp 公司 采用 Apache Beam 和 Apache Flink 重新设计了原来的数据流架构。...Yelp 在两套不同的在线系统中管理业务实体（其平台中的主要数据实体之一）的属性。...平台的旧版部分将业务属性存储在 MySQL 数据库中，而采用微服务架构的较新部分则使用 Cassandra 存储数据。...Apache Beam 转换作业从旧版 MySQL 和较新的 Cassandra 表中获取数据，将数据转换为一致的格式并将其发布到单个统一的流中。...另一项作业用于解决数据不一致的问题，最后在 Redshift Connector 和 Data Lake Connector 的帮助下，业务属性数据进入两个主要的离线数据存储中。

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    大数据凉了？No，流式计算浪潮才刚刚开始！

    我们可以看到，整体上 Map 和 Reduce 阶段之间差异其实也不大 ; 更高层次来看，他们都做了以下事情： 从表中读取数据，并转换为数据流 (译者注: 即 MapRead、ReduceRead) 针对上述数据流...，将用户编写业务处理代码应用于上述数据流，转换并形成新的一个数据流。...图 10-10 从逻辑管道到物理执行计划的优化 也许 Flume 在自动优化方面最重要的案例就是是合并（Reuven 在第 5 章中讨论了这个主题），其中两个逻辑上独立的阶段可以在同一个作业中顺序地（...在 SQL 术语中，您可以将这些引擎适配视为 Beam 在各种 SQL 数据库的实现，例如 Postgres，MySQL，Oracle 等。...Beam: 可移植性 通过提供整合行业最佳创意的强大抽象层，Beam 提供了一个可移植 API 抽象，其定位为与 SQL 提供的声明性通用语言等效的程序接口，同时也鼓励在整个行业中推进创新。

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    Apache Beam：下一代的数据处理标准

    在Beam SDK中由Pipeline中的操作符指定。 Where。数据在什么范围中计算？例如，基于Process-Time的时间窗口，基于Event-Time的时间窗口、滑动窗口等。...在Beam SDK中由Pipeline中的Watermark和触发器指定。 How。迟到数据如何处理？例如，将迟到数据计算增量结果输出，或是将迟到数据计算结果和窗口内数据计算结果合并成全量结果输出。...在Beam SDK中由Accumulation指定。...能够容忍迟到的最大限度，例如1小时。到达最后的等待时间后，输出最终的计算结果，同时不再接受之后的迟到数据，清理该窗口的状态数据。...总结 Apache Beam的Beam Model对无限乱序数据流的数据处理进行了非常优雅的抽象，“WWWH”四个维度对数据处理的描述，十分清晰与合理，Beam Model在统一了对无限数据流和有限数据集的处理模式的同时

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    Apache Beam实战指南 | 玩转KafkaIO与Flink

    面对这种情况，Google 在 2016 年 2 月宣布将大数据流水线产品（Google DataFlow）贡献给 Apache 基金会孵化，2017 年 1 月 Apache 对外宣布开源 Apache...在V2.2.0 以后的版本中，Beam对API做了调整和更新，对之前的两种版本都支持，不过需要在pom中引用的时候自己指定Kafka的版本。...每个作业都应使用唯一的groupID，以便重新启动/更新作业保留状态以确保一次性语义。状态是通过Kafka上的接收器事务原子提交的。...接收器在初始化期间执行多个健全性检查以捕获常见错误，以便它不会最终使用似乎不是由同一作业写入的状态。...在Apache Beam中对Flink 的操作主要是 FlinkRunner.java，Apache Beam支持不同版本的flink 客户端。

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    BigData | Beam的基本操作（PCollection）

    在一开始接触到PCollection的时候，也是一脸懵逼的，因为感觉这个概念有点抽象，除了PCollection，还有PValue、Transform等等，在学习完相关课程之后，也大致有些了解。...01 无序性 PCollection是无序的，这和它的分布式本质相关，一旦PCollection被分配到不同的机器上执行，为了保证最大的处理输出，不同机器都是独立运行的，因此处理的顺序也就无从得知，因此...就会产生无界的PCollection 而数据的有无界，也会影响数据处理的方式，对于有界数据，Beam会使用批处理作业来处理；对于无界数据，就会用持续运行的流式作业来处理PCollection，而如果要对无界数据进行分组操作...Beam要求Pipeline中的每个PCollection都要有Coder，大多数情况下Beam SDK会根据PCollection元素类型或者生成它的Transform来自动推断PCollection...因为Coder会在数据处理过程中，告诉Beam如何把数据类型进行序列化和逆序列化，以方便在网络上传输。

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    Apache Flink 1.6 Documentation: Jobs and Scheduling

    每个执行图ExecutionGraph有个一个与之关联的作业状态。这个作业状态表示了作业执行的当前状态。 一个Flink作业开始是创建状态完成，然后转为运行中状态，在完成所有作业之后再转为完成状态。...万一失败了，作业就会转为失败中状态并且会撤销所有运行的任务。如果作业定点到了最后的状态并且作业不能重启，那么作业转为已经失败状态。如果作业可以重启，那么作业会进入重启中状态。...不像已经完成状态，已经取消和已经失败状态表示的是全局最终状态，并且会粗发清理作业任务，已经挂起状态是只在本地终端的。...因此被挂起的作业是不会被完全清理的。 ? 在执行图ExecutionGraph执行时，每个并行任务都经过了多个状态，从被创建完成到已完成或已失败。下面这个图说明这些状态和他们之间可能的转移关系。...一个任务可能会执行多次（例如：在故障恢复过程中）。由于这个原因，在一次执行中Execution会跟踪ExecutionVertex的执行。 ? 看完本文有收获？

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    LinkedIn 使用 Apache Beam 统一流和批处理

    最初，刷新数据集的作业“回填（backfilling）”是作为一组流处理作业运行的，但随着作业变得越来越复杂，就会出现越来越多的问题，LinkedIn 的一篇多作者博客文章在周四发布时解释说。...在流水线中还使用更高级的 AI 模型，将复杂数据（工作类型和工作经验）连接起来，以标准化数据以供进一步使用。...这种方法一直运行正常，直到以下问题变得不可克服： 实时作业在回填处理期间未能满足时间和资源要求。...引入第二个代码库开始要求开发人员在两种不同的语言和堆栈中构建、学习和维护两个代码库。 该过程的下一次迭代带来了 Apache Beam API 的引入。...即使在使用相同源代码的情况下，批处理和流处理作业接受不同的输入并返回不同的输出，即使在使用 Beam 时也是如此。

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    Apache Beam 大数据处理一站式分析

    在Beam的数据结构体系中，几乎所有数据都能表达成PCollection，例如复杂操作数据导流，就是用它来传递的。...Pipeline Beam中，所有数据处理逻辑都被抽象成数据流水线（Pipeline）来运行，简单来说，就是从读取数据集，将数据集转换成想要的结果数据集这样一套流程。...这个就是Beam数据流水线处理模型。 六. Pipeline I/O 读取数据集用Pipeline I/O来实现。 ?...Beam 数据流水线对于用户什么时候去调用 Read Transform 是没有限制的，我们可以在数据流水线的最开始调用它，当然也可以在经过了 N 个步骤的 Transforms 后再调用它来读取另外的输入数据集...在 Beam 数据流水线中，Write Transform 可以在任意的一个步骤上将结果数据集输出。所以，用户能够将多步骤的 Transforms 中产生的任何中间结果输出。

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    大数据平台建设

    尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoo 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。...在Kubenetes中，所有的容器均在Pod中运行,一个Pod可以承载一个或者多个相关的容器，在后边的案例中，同一个Pod中的容器会部署在同一个物理机器上并且能够共享资源。...Apache Beam详细介绍 Apache Beam 是 Apache 软件基金会越来越多的数据流项目中最新增添的成员，是 Google 在2016年2月份贡献给 Apache 基金会的孵化项目...数据流 支持使用Hive利用SQL查询存储在Hadoop中的数据 能够兼容ODBC/JDBC和继承已有的分析工具 具有丰富的分析应用,且能够集成已有的分析工具 支持实时的Telemetry...捕获、存储和规范化所有类型的安全机制; 高速远程检测; 实时处理和应用改进; 高效信息存储; 提供通过系统传递的数据和警报的集中视图的接口 使用统计摘要数据结构，即使在最大的数据集上也可执行安全分析

    1.1K40

    官宣！流计算开发管理框架 StreamPark 成功进入 Apache 孵化器

    StreamPark[1] 在 9 月 1 号顺利通过投票，正式成为全球最大的开源基金会 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化项目。...StreamPark 初衷是让流处理更简单，在实时处理领域 Apache Spark 和 Apache Flink 是一个伟大的进步,尤其是 Apache Flink 被普遍认为是下一代大数据流计算引擎...另一方面，在实时作业部署管理方面, 没有针对 Flink & Spark 作业的专业管理平台，这是企业在实践中会遇到的一道坎。.../Hudi PMC Member, ASF 孵化器导师 特 别 感 谢 感谢项目的 Champion @tison, 在项目进入 ASF 孵化器的过程中给予了无私的帮助和指导, 主导了项目从...感谢两位 Apache IPMC 导师 @吴晟 @柯振旭 和 Apache Doris Chair @陈明雨 在中间过程中也给到不少帮助和支持, 感谢 @王志鹏 @张迪 在此过程中给予的帮助和支持。

    2.8K20

    Beam-介绍

    Beam每6周更新一个小版本。 编程模型 第一层是现有各大数据处理平台（spark或者flink）,在Beam中它们也被称为Runner。...Pipeline Beam数据流水线的底层思想其实还是mr得原理，在分布式环境下，整个数据流水线启动N个Workers来同时处理PCollection.而在具体处理某一个特定Transform的时候，数据流水线会将这个...Beam数据流水线错误处理： 在一个Transform里面，如果某一个Bundle里面的元素因为任意原因导致处理失败了，则这个整个Bundle里面的元素都必须重新处理。...的端到端的测试 在 Beam 中，端到端的测试和 Transform 的单元测试非常相似。...步骤 创建一个 Beam 测试 SDK 中所提供的 TestPipeline 实例。 对于多步骤数据流水线中的每个输入数据源，创建相对应的静态（Static）测试数据集。

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    BDCC - Lambda VS Kappa

    YARN:资源调度平台,用于资源分配和作业调度 所以,Lambda架构 typical 的技术框架主要是: 批处理:Hadoop、Hive、Spark 等 在线服务:HBase、Elasticsearch...:统一批流处理模型,实现无缝切换,由Apache开源 其他: YARN:资源调度平台,用于在Kappa架构中资源的分配和调度 HDFS:分布式文件系统,用于数据的存储 Zookeeper:协调服务,用于...Kappa架构中各系统的协调 所以,Kappa架构典型的技术框架主要是: 流式计算:Flink、Spark Streaming、Storm、Samza、Beam 等 消息队列:Kafka 资源调度:YARN...其中,Flink和Spark Streaming作为新一代的流式计算框架,被广泛使用在Kappa架构中。Samza和Beam也具有流计算能力,但使用较少。...Storm作为老牌流计算框架,其使用也在逐渐减少。 Kafka作为消息队列,是整个Kappa架构中最为核心的技术,用于收集和传输实时数据流。

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    Flink Checkpoint机制原理剖析与参数配置

    在Flink状态管理详解这篇文章中，我们介绍了Flink的状态都是基于本地的，而Flink又是一个部署在多节点的分布式引擎，分布式系统经常出现进程被杀、节点宕机或网络中断等问题，那么本地的状态在遇到故障时如何保证不丢呢...如下图所示，Checkpoint Barrier被插入到数据流中，它将数据流切分成段。...Checkpoint Barrier有点像Event Time中的Watermark，它被插入到数据流中，但并不影响数据流原有的处理顺序。 ?...下面的代码告知一个Flink作业使用内存作为State Backend，并在参数中指定了状态的最大值，默认情况下，这个最大值是5MB。...这种模式只在整个作业最多允许1个Checkpoint时适用。

    1.9K31

    大数据框架—Flink与Beam

    Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。...Flink从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是×××的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。...支持具有Backpressure功能的持续流模型 支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错 一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理 Flink在JVM...在最基本的层面上，一个Flink应用程序是由以下几部分组成： Data source: 数据源，将数据输入到Flink中 Transformations: 处理数据 Data sink: 将处理后的数据传输到某个地方...背景： 2016 年 2 月份，谷歌及其合作伙伴向 Apache 捐赠了一大批代码，创立了孵化中的 Beam 项目（ 最初叫 Apache Dataflow）。

    2.4K20

    Flink吐血总结，学习与面试收藏这一篇就够了！！！

    「有界数据」，就是在一个确定的时间范围内的数据流，有开始有结束，一旦确定了就不会再改变。...上使用异步函数的能力） 处理数据API 处理数据API 核心抽象 环境对象 数据流元素 StreamRecord（数据流中的一条记录｜事件） 数据的值本身 时间戳（可选） LatencyMarker...（开始调度、挂起、取消） 作业执行资源的申请、分配、释放 作业状态的管理（发布过程中的状态变化、作业异常时的FailOver 作业的信息提供，对外提供作业的详细信息 SchedulingStrategy...与分阶段调度基本一样，区别在于该模式下使用批处理资源申请模式，可以在资源不足的情况下执行作业，但是需要确保在本阶段的作业执行中没有Shuffle行为） 关键组件 JobMaster 调度执行和管理（将JobGraph...从作业中删除了一个有状态的算子，默认需要恢复保存点中所记录的所有算子的状态，如果删除了一个有状态的算子，从保存点恢复的时候被删除的OperatorID找不到，所以会报错，可以通过在命令中添加-allowNonRestoredState

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    用Python进行实时计算——PyFlink快速入门

    简而言之，这是因为Apache Beam专注于通用性，在极端情况下缺乏灵活性。 除此之外，Flink还需要交互式编程。...其次，它还提供了与Java作业相当的出色Python作业处理性能。 在Flink上运行Python的分析和计算功能 上一节介绍了如何使Flink功能可供Python用户使用。...作为支持多种引擎和多种语言的大熊，Apache Beam可以在解决这种情况方面做很多工作，所以让我们看看Apache Beam如何处理执行Python用户定义的函数。...在Java方面，JobMaster将作业分配给TaskManager，就像处理普通Java作业一样，并且TaskManager执行任务，这涉及到操作员在JVM和PyVM中的执行。...在Flink 1.10中，我们准备通过以下操作将Python函数集成到Flink：集成Apache Beam，设置Python用户定义的函数执行环境，管理Python对其他类库的依赖关系以及为用户定义用户定义的函数

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