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11 月 28 - 30 日,北京迎来了入冬以来的第一场雪,2019 Flink Forward Asia(FFA)也在初雪的召唤下顺利拉开帷幕.尽管天气寒冷,FFA 实际到会人次超过 2000,同比去年增加近 100%. Flink Forward 是由 Apache 官方授权举办的会议,每年在欧洲.北美洲.亚洲各举办一场.通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到业界围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者的盛会.去年 12 月 F

Confluent公司于2017年11月宣布KSQL进化到1.0版本,标志着KSQL已经可以被正式用于生产环境.自那时起,整个Kafka发展的重心都偏向于KSQL——这一点可以从Confluent官方博客中KSQL出现的频率之高看出端倪.鉴于最近周围有很多小伙伴都在讨论KSQL,我突然想起了去年9月份Apache Flink“掌门人” Stephan Ewen所写的关于KSQL V.S. Flink SQL的一篇博客,里面很多有意思的观点非常值得品味~~ 事情起源于去年8月底Confluent公

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题. 一句话:flink是etl的工具. flink的层次结构: 其中, windows下flink示例程序的执行 简单介绍了一

摘要:如何基于 Flink 搭建大规模准实时数据分析平台?在 Flink Forward Asia 2019 上,来自 Lyft 公司实时数据平台的徐赢博士和计算数据平台的高立博士分享了 Lyft 基于 Apache Flink 的大规模准实时数据分析平台. 查看FFA大会视频. 本次分享主要分为四个方面: Lyft 的流数据与场景 准实时数据分析平台和架构 平台性能及容错深入分析 总结与未来展望 重要:文末「阅读原文」可查看 Flink Forward Asia 大会视频. 一.Lyft 的流

1. Flink 的容错机制(checkpoint) Checkpoint机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保证应用流图状态的一致性.Flink的Checkpoint机制原理来自"Chandy-Lamport algorithm"算法. 每个需要Checkpoint的应用在启动时,Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator(

本文是字节跳动数据平台开发套件团队在1月9日Flink Forward Asia 2021: Flink Forward 峰会上的演讲分享,将着重分享Flink在字节跳动数据流的实践. 字节跳动数据流的业务背景 数据流处理的主要是埋点日志.埋点,也叫Event Tracking,是数据和业务之间的桥梁,是数据分析.推荐.运营的基石. 用户在使用App.小程序.Web等各种线上应用时产生的行为,主要通过埋点的形式进行采集上报,按不同的来源分为客户端埋点.Web端埋点.服务端埋点. 不同来源的埋点都

本文来自火山引擎公众号,原文发布于2021-09-06. 近日,字节跳动旗下的企业级技术服务平台火山引擎正式对外发布「ByteHouse」,作为 ClickHouse 企业版,解决开源技术上手难 & 试错成本高的痛点,同时提供商业产品和技术支持服务. 作为国内规模最大的 ClickHouse 用户,目前字节跳动内部的 ClickHouse 节点总数超过 1 万 5 千个,管理总数据量超过 600PB,最大的集群规模在 2400 余个节点.综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 Clic

导读: 本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下,探索查询加速以及索引增强的一些实践.主要内容包括: 什么是湖仓一体架构 哔哩哔哩目前的湖仓一体架构 湖仓一体架构下,数据的排序组织优化 湖仓一体架构下,索引增强与优化的实践探索 -- 01 什么是湖仓一体 当我们讲湖仓一体时,涉及到数据湖和数据仓库两个概念. 什么是数据湖?通常来说,它有以下几个特点: 有一个统一的存储系统,所有的数据都放到这个统一的存储系统里,没有数据孤岛. 支持任意数据类型,比较自由,包括结构化.半结构化和非结构化的数

不多说,直接上干货! 在数据仓库领域里,的一个重要概念就是数据整合(data intergration).数据整合它就是把不同数据库中的数据整合到一起,对外提供统一的数据视图. 数据整合最典型的案例就是整合存货数据和订单数据.数据整合的另一个案例就是把各个部门的客户关系管理系统中的客户信息整合到公司客户关系管理系统中. 数据整合是一个比ETL更加广泛的概念,ETL是指从一个或多个数据源抽取数据,经过一个或多个转换步骤后,物理地存储到目标环境中,目标环境通常是数据仓库. ETL是data inte

Flink ETL 实现数据清洗   一:需求(针对算法产生的日志数据进行清洗拆分) 1. 算法产生的日志数据是嵌套json格式,需要拆分 2.针对算法中的国家字段进行大区转换 3.最后把不同类型的日志数据分别进行储存 二:整体架构  这里演示处理从rabbitmq来的数据 进行数据处理 然后发送到rabbitmq                              自定义redistSource flink没有redis的source package com.yw.source; imp

接上文: [翻译]The Broadcast State Pattern(广播状态) 最近尝试了一下Flink 的 Broadcase 功能,在Etl,流表关联场景非常适用:一个流数据量大,一个流数据量小(配置表)需要更新 业务逻辑如下: 注: 正常情况广播流只有一个输出源,更新也在这个源里,这里做了个优化:将广播流的输入源改为两部分配置文件和更新topic(原因:flink 读取文件,读完就结束了无法做更新,而每次从kafka获取全量配置数据,涉及到kafka topic数据的删除时间,除非涉

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程. 本示例使用流计算 Oceanus 平台的 ETL 功能,将 PostgreSQL 数据取出,经过时间转换函数处理后存入 PostgreSQL 中.用户

一.Sqoop主要特点: 1.可以将关系型数据库中的数据导入到hdfs,hive,hbase等hadoop组件中,也可以将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中: 2.sqoop在导入导出数据时,充分采用了map-reduce计算框架(默认map数为4),根据输入条件生成一个map-reduce作业(只有map,没有reduce),在hadoop集群中运行.采用map-reduce框架同时在多个节点进行import或者export操作,熟读比单节点运行多个并行效率高,同时提供了良好的并发性

Watermartks是通过additional的时间戳来控制窗口激活的时间,allowedLateness来控制窗口的销毁时间.   注: 因为此特性包括官方文档在1.3-1.5版本均未做改变,所以此处使用1.5版的文档       在EventTime的情况下,          1. 一条记录的事件时间来控制此条记录属于哪一个窗口,Watermarks来控制这个窗口什么时候激活.     2. 假如一个窗口时间为00:00:00-00:00:05,Watermarks为5秒,那么当flin

本文主要是想聊聊flink与kafka结合.当然,单纯的介绍flink与kafka的结合呢,比较单调,也没有可对比性,所以的准备顺便帮大家简单回顾一下Spark Streaming与kafka的结合. 看懂本文的前提是首先要熟悉kafka,然后了解spark Streaming的运行原理及与kafka结合的两种形式,然后了解flink实时流的原理及与kafka结合的方式. kafka kafka作为一个消息队列,在企业中主要用于缓存数据,当然,也有人用kafka做存储系统,比如存最近七天的数据.

解释 官方文档中: The difference between min and minBy is that min returns the minimum value, whereas minBy returns the element that has the minimum value in this field (same for max and maxBy). 翻译: min和minBy之间的区别是min返回最小值,而minBy返回在此字段中具有最小值的元素(与max和maxBy相同)

引言:2018年7月25日,DataPipeline CTO陈肃在第一期公开课上作了题为<从ETL到ELT,AI时代数据集成的问题与解决方案>的分享,本文根据陈肃分享内容整理而成. 大家好!很高兴今天有机会和大家分享一些数据集成方面的看法和应用经验.先自我介绍一下.我叫陈肃,博士毕业于中国科学院大学,数据挖掘研究方向.现在北京数见科技(DataPipeline)任 CTO.之前在中国移动研究院任职算法工程师和用户行为实验室技术经理,之后作为合伙人加入过一家互联网教育公司,从事智能学习方面的研发

本文由  网易云发布. 本文内容接上一篇Apache 流框架 Flink,Spark Streaming,Storm对比分析(一) 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数 据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized St

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 新一代Flink计算引擎 (1) Flink概述 目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm.Samza.Flink.Spark等,批处理有Spark.Hive.Pig.Flink等.既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark. 虽然Spar