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    Flink流之动态表详解

    Flink难道比Spark还好用？在流式处理上，Flink是真正的流式处理，Spark则是将数据分割为微批处理。在设计上，Flink本身认为数据是流式的，批处理是流式处理的特殊情况。...mod=viewthread&tid=26631 Flink的Table API和SQL支持是用于批处理和流处理的统一API。...由于外链有限制，如想了解更多可阅读原文 以下内容解释了Flink关于流数据的关系API的概念，流的配置参数等。 Streaming概念的整体介绍： 动态表：描述动态表的概念。...动态表 SQL的设计并未考虑流数据。 因此，关系代数（和SQL）与流处理之间的概念差距很小。 本文讨论这些差异，并解释Flink如何在无界数据上实现与有界数据上的常规数据库引擎相同的语义。...Flink的Table API和SQL支持三种编码动态表更改的方法： （1）仅追加流（Append-only stream）：只能通过INSERT更改的动态表可以通过提交插入的行转换为流。

    4.8K10

    使用Apache Flink进行流处理

    如果在你的脑海里，“Apache Flink”和“流处理”没有很强的联系，那么你可能最近没有看新闻。Apache Flink已经席卷全球大数据领域。...现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会：流处理在数据处理中变得越来越流行，Apache Flink引入了许多重要的创新。 在本文中，我将演示如何使用Apache Flink编写流处理算法。...Flink有两种流类型： 键控流：使用此流类型，Flink将通过键（例如，进行编辑的用户的名称）将单个流划分为多个独立的流。当我们在键控流中处理窗口时，我们定义的函数只能访问具有相同键的项目。...但使用多个独立的流时Flink可以进行并行工作。 非键控流：在这种情况下，流中的所有元素将被一起处理，我们的用户自定义函数将访问流中所有元素。...为了高效地使用Flink集群的资源，我们需要通过用户名键入我们的流，这将创建多个逻辑流，每个用户一个。

    4.3K20

    Flink数据流编程模型

    Levels of Abstraction 数据处理层抽象 Flink提供了不同的数据处理抽象层来开发流、批处理应用。...Programs and Dataflows 编程和数据流 Flink编程的基本模块是流streams和转换transformations，（注意：在Flink中DataSets使用DataSet API...在执行的时候，Flink程序被映射到数据流上去，持续的数据流和转换操作。每一个数据流有一个和多个源作为起点，终止于一个或多个接收器。...Parallel Dataflows 并行数据流 Flink的程序本身就是并行和分布式的。在执行时一个数据流有一个或多个数据流分块，并且每个操作有一个或者多个操作子任务。...Batch on Streaming 基于流的批处理 Flink以一种特殊的的流处理程序来执行批处理程序，这种批处理的数据流是有界数据流（有限梳理的元素）。

    1.9K30

    大数据Flink进阶（七）：Flink批和流案例总结

    Flink批和流案例总结 关于Flink 批数据处理和流式数据处理案例有以下几个点需要注意： 一、Flink程序编写流程总结 编写Flink代码要符合一定的流程，Flink代码编写流程如下： a....三、Flink批和流 Java 和 Scala导入包不同 在编写Flink Java api代码和Flink Scala api代码处理批或者流数据时，引入的ExecutionEnvironment或StreamExecutionEnvironment...五、Flink Scala api需要导入隐式转换 在Flink Scala api中批处理和流处理代码编写过程中需要导入对应的隐式转换来推断函数操作后的类型，在批和流中导入隐式转换不同，具体如下： /...八、关于DataSet Api (Legacy)软弃用 Flink架构可以处理批和流，Flink 批处理数据需要使用到Flink中的DataSet API，此API 主要是支持Flink针对批数据进行操作...，本质上Flink处理批数据也是看成一种特殊的流处理（有界流），所以没有必要分成批和流两套API，从Flink1.12版本往后，Dataset API 已经标记为Legacy(已过时)，已被官方软弃用，

    1.8K41

    JRC Flink流作业调优指南

    Tech 导读 本文综合Apache Flink原理与京东实时计算平台（JRC）的背景，详细讲述了大规模Flink流作业的调优方法。...通过阅读本文，读者可了解Flink流作业的通用调优措施，并应用于生产环境。...本文是笔者根据过往经验以及调优实践，结合京东实时计算平台（JRC）背景产出的面向专业人员的Flink流作业调优指南。...2.2 网络缓存分配规则 Flink流作业的执行计划用三层DAG来表示，即：StreamGraph（逻辑计划）→ JobGraph（优化的逻辑计划）→ ExecutionGraph（物理计划）。...多说一句，上图这套机制也是Flink实现Credit-based流控（反压）的基础，想想诊断反压时会看的`**PoolUsage`参数就明白了。反压是比较基础的话题，这里就不再展开。

    1.4K40

    BigData | 优秀的流处理框架 Flink

    Flink核心模型介绍 Apache Flink就是其中的翘楚，它采用了基于操作符（operator）的连续流模型，可以做到微秒的延迟。...Flink最核心的数据结构是Stream，它代表一个运行在多个分区上的并行流，它没有边界，随着时间的增长而不断变化，而且它是逐条进行操作的，每当有新数据进行就会被执行，这也是Flink低延迟的根本。...Flink与Spark的异同之处 Flink的诞生总是有原因的，简单来说因为它统一了批处理和流处理，并且对于实时计算可以实现微秒级别的输出。...One的语义一执行 与Spark不一样的地方 Spark虽然也支持流处理，但是其实也还是批处理，因为它只是把流处理当成了window很小的批处理，所以延迟性得不到保证；而Flink是基于每个事件去处理...Spark和Flink的适用场景 在下面的场景，可以优先使用Spark： 数据量大而且业务逻辑复杂的批处理，并且对计算效率有很高要求 基于历史数据的交互式查询 对实时流数据处理，延迟仅仅需要数百毫秒到数秒之间

    1.2K10

    对Flink流处理模型的抽象

    逸言 | 逸派胡言 作为目前最为高效的流处理框架之一，Flink在我们的大数据平台产品中得到了广泛运用。为了简化开发，我们对Flink做了一些封装，以满足我们自己的产品需求。...我们主要看重于它在流处理的低延迟性，消息传递保证的extractly once特性；它为流处理和批处理提供了相对统一的API，支持Java、Scala和Python等主流开发语言，同时还较好地支持了SQL...我们结合Flink的架构，并参考了Apex、Storm、Flume等其他流处理框架，抽象出自己的流处理模型。这个模型中各个概念之间的关系与层次如下图所示： ?...的流处理模型进行了抽象和扩展开发后，就形成了围绕flink为核心的逻辑架构。...flink是haina的核心，提供了基本的运算、运行和部署的能力，而haina则根据我们产品的需求对flink进行扩展，并遵循前面提及的抽象流处理模型提供各个可以被重用的细粒度组成单元，并实现了通用的组成逻辑

    1.1K30

    有状态流处理:Flink状态后端

    这篇文章我们将深入探讨有状态流处理，更确切地说是 Flink 中可用的不同状态后端。在以下部分，我们将介绍 Flink 的3个状态后端，它们的局限性以及根据具体案例需求选择最合适的状态后端。...在有状态的流处理中，当开发人员启用了 Flink 中的检查点功能时，状态会持久化存储以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。为应用程序选择何种状态后端，取决于状态持久化的方式和位置。...Flink 提供了三种可用的状态后端：MemoryStateBackend，FsStateBackend，和RocksDBStateBackend。 ? 1....举个例子，比如可以是： hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints s3://flink/checkpoints 当选择 FsStateBackend 时，正在处理的数据会保存在...默认情况下，FsStateBackend 会配置提供异步快照，以避免在写状态 checkpoint 时阻塞数据流的处理。

    2.4K21

    Apache Flink：数据流编程模型

    在动手部署和编程之前，学习Flink的数据流编程模型，可以建立起核心概念的全局架构。方便局部概念深入学习。 Apache Flink：数据流编程模型 ▾点击播放视频教程▾ ?...https://www.bilibili.com/video/av66869896/ Flink的数据流编程模型(基于最新版flink1.9)，共包含的概念有：抽象层级，程序和数据流，并行数据流，窗口，...| 程序和数据流 Flink程序的基本构建块是流和转换。（请注意，Flink的DataSet API中使用的DataSet也是内部流 - 稍后会详细介绍。）...Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。 接入时间（Ingestion time）是事件在源操作员处输入Flink数据流的时间。...容错内部的描述提供了有关Flink如何管理检查点和相关主题的更多信息。 | 流地批处理 Flink流程序上执行批处理，其中流是有界的（有限数量的元素）。DataSet在内部被视为数据流。

    1.7K30

    对Flink流处理模型的抽象

    逸言 | 逸派胡言 作为目前最为高效的流处理框架之一，Flink在我们的大数据平台产品中得到了广泛运用。为了简化开发，我们对Flink做了一些封装，以满足我们自己的产品需求。...我们主要看重于它在流处理的低延迟性，消息传递保证的extractly once特性；它为流处理和批处理提供了相对统一的API，支持Java、Scala和Python等主流开发语言，同时还较好地支持了SQL...我们结合Flink的架构，并参考了Apex、Storm、Flume等其他流处理框架，抽象出自己的流处理模型。这个模型中各个概念之间的关系与层次如下图所示： ?...的流处理模型进行了抽象和扩展开发后，就形成了围绕flink为核心的逻辑架构。...flink是haina的核心，提供了基本的运算、运行和部署的能力，而haina则根据我们产品的需求对flink进行扩展，并遵循前面提及的抽象流处理模型提供各个可以被重用的细粒度组成单元，并实现了通用的组成逻辑

    74220

    BigData--分布式流数据流引擎Apache Flink

    官网：https://flink.apache.org/ 一、Flink的重要特点 1）事件驱动型（Event-driven） 事件驱动的应用程序是一个有状态的应用程序，它从一个或多个事件流接收事件...2） 流、批（stream，micro-batching） Spark中，一切都是批次组成的，离线数据是一个大批次，实时数据是一个个无限的小批次组成的。...Flink中，一切都是由流组成的，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流，这就是所谓的有界流和无界流。 3）分层API ? 越顶层越抽象，最高层级的抽象是SQL。...越底层越具体 二、Flink使用（word count） 1、设置pom文件 注意下面的依赖设置，使用的是scala 2.12.x版本，Flink版本为1.10.1 xml <?...scala import org.apache.flink.streaming.api.scala._ /** * 流处理的word count * */ object WordCountByStream

    1.1K10

    Apache Flink-流表对偶(duality)性

    ，一次查询不断修正计算结果，查询永远不结束 我们发现批与流的查询场景在数据集合和计算过程上都有很大的不同，那么基于Native Streaming模式的Apache Flink为啥也能为用户提供SQL...SQL是源于对批计算的查询的，那么要回答Apache Flink为啥也能为用户提供SQL API，我们首先要理解流与批在语义层面的关系。...流与表的关系 流与批在语义上是一致的，SQL是作用于表的，那么要回答Apache Flink为啥也能为用户提供SQL API的问题，就变成了流与表是否具有等价性，也就是本篇要重点介绍的为什么流表具有对偶...小结 本篇主要介绍Apache Flink作为一个流计算平台为什么可以为用户提供SQL API。...，这种流表对偶性也决定了Apache Flink可以采用SQL作为流任务的开发语言。

    91120

    深入理解Flink的流处理模型

    引言在大数据处理领域，实时流处理已成为现代应用架构的核心组件。Apache Flink作为一款开源的分布式流处理框架，以其独特的流处理模型和强大的功能特性，逐渐成为实时计算领域的首选方案。...Flink的核心理念是"一切皆为流"，它将批处理视为流处理的特例，这种统一的处理模型为开发者提供了极大的灵活性和一致性。本文将深入探讨Flink的流处理模型，帮助读者理解其核心概念和工作原理。...Flink的流处理哲学Flink最大的创新在于其统一的流处理模型。与传统将批处理和流处理分离的框架不同，Flink认为批处理只是流处理的一个特例——有界流。...背压处理机制Flink的背压(Backpressure)处理机制是其高性能的关键之一。与许多流处理框架不同，Flink不需要特殊的背压机制，因为其基于信用的流控是数据传输协议的固有部分。...Flink凭借其先进的流处理模型，为开发者提供了强大的工具，将原始数据转化为及时、准确的业务洞察。随着技术的不断发展，Flink有望在更广泛的场景中发挥其价值，成为连接数据与决策的关键桥梁。

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