大数据Flink状态管理
1 Flink中的有状态计算注意:Flink中已经对需要进行有状态计算的API,做了封装,底层已经维护好了状态!例如,之前下面代码,直接使用即可,不需要像SparkStreaming那样还得自己写updateStateByKey也就是说我们今天学习的State只需要掌握原理,实际开发中一般都是使用Flink底层维护好的状态或第三方维护好的状态(如Flink整合Kafka的offset维护底层就是....
大数据Flink Time与Watermaker
1 Time分类在Flink的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示：事件时间EventTime: 事件真真正正发生产生的时间摄入时间IngestionTime: 事件到达Flink的时间处理时间ProcessingTime: 事件真正被处理/计算的时间问题: 上面的三个时间,我们更关注哪一个?答案: 更关注事件时间 !因为: 事件时间更能反映事件的本质! 只要事件时间一产生就不会变化2....
大数据Flink Window操作
1. Flink四大基石Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。◼ Checkpoint这是Flink最重要的一个特性。Flink基于Chandy-Lamport算法实现了一个分布式的一致性的快照，从而提供了一致性的语义。Chandy-Lamport算法实际上在1985年的时候已经被提出来，但并没有被很广泛的应用，而Flin....
大数据Flink Transformation
1 官网API列表https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators/整体来说，流式数据上的操作可以分为四类。第一类是对于单条记录的操作，比如筛除掉不符合要求的记录（Filter 操作），或者将每条记录都做一个转换（Map 操作）第二类是对多条记录的操作。比如说统计一个小时内的订单总成....
大数据Flink Sink
1 预定义Sink1.1 基于控制台和文件的Sink⚫ API1.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....
大数据Flink Source
1 预定义Source1.1 基于集合的Source⚫ API一般用于学习测试时编造数据时使用1.env.fromElements(可变参数);2.env.fromColletion(各种集合);3.env.generateSequence(开始,结束);4.env.fromSequence(开始,结束);⚫ 代码演示:package cn.oldlu.source; import org.ap....
大数据Flink原理
1 Flink角色分工在实际生产中，Flink 都是以集群在运行，在运行的过程中包含了两类进程。⚫ JobManager：它扮演的是集群管理者的角色，负责调度任务、协调 checkpoints、协调故障恢复、收集Job 的状态信息，并管理 Flink 集群中的从节点 TaskManager。⚫ TaskManager：实际负责执行计算的 Worker，在其上执行 Flink Job 的一组 Ta....
大数据Flink安装部署(2)
4 Flink On Yarn模式4.1 原理4.1.1 为什么使用Flink On Yarn?在实际开发中，使用Flink时，更多的使用方式是Flink On Yarn模式，原因如下：-1.Yarn的资源可以按需使用，提高集群的资源利用率-2.Yarn的任务有优先级，根据优先级运行作业-3.基于Yarn调度系统，能够自动化地处理各个角色的 Failover(容错)○ JobManager 进程....
大数据Flink安装部署(1)
1 Local本地模式Flink支持多种安装模式Local—本地单机模式，学习测试时使用Standalone—独立集群模式，Flink自带集群，开发测试环境使用StandaloneHA—独立集群高可用模式，Flink自带集群，开发测试环境使用On Yarn—计算资源统一由Hadoop YARN管理，生产环境使用1.1 原理Flink程序由JobClient进行提交JobClient将作业提交给J....
大数据Flink流处理相关概念
1 数据的时效性日常工作中，我们一般会先把数据存储在表，然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中，那就会涉及到时效性概念。如果我们处理以年，月为单位的级别的数据处理，进行统计分析，个性化推荐，那么数据的的最新日期离当前有几个甚至上月都没有问题。但是如果我们处理的是以天为级别，或者一小时甚至更小粒度的数据处理，那么就要求数据的时效性更高了。比如：对网站的实时监控、对异常日志的监控，这些场景需....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
实时计算 Flink版更多大数据相关
实时计算 Flink版您可能感兴趣
- 实时计算 Flink版智能
- 实时计算 Flink版升级
- 实时计算 Flink版平台
- 实时计算 Flink版流处理
- 实时计算 Flink版agents
- 实时计算 Flink版ai
- 实时计算 Flink版hana
- 实时计算 Flink版连接器
- 实时计算 Flink版CDC
- 实时计算 Flink版湖仓
- 实时计算 Flink版数据
- 实时计算 Flink版SQL
- 实时计算 Flink版mysql
- 实时计算 Flink版报错
- 实时计算 Flink版同步
- 实时计算 Flink版任务
- 实时计算 Flink版实时计算
- 实时计算 Flink版flink
- 实时计算 Flink版版本
- 实时计算 Flink版oracle
- 实时计算 Flink版kafka
- 实时计算 Flink版表
- 实时计算 Flink版配置
- 实时计算 Flink版产品
- 实时计算 Flink版Apache
- 实时计算 Flink版设置
- 实时计算 Flink版作业
- 实时计算 Flink版模式
- 实时计算 Flink版数据库
- 实时计算 Flink版运行
