By 大数据技术与架构 场景描述：本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Mini...等存储系统带来巨大连接压力的情况，就是因为用户在计算逻辑中一直重复创建连接。...）和 Kryo 等其他序列化框架的对比，可以看出 Flink 序列化器还是比较占优势的： 那么 Flink 到底是怎么做的呢？...但是在 Flink 场景中则完全不需要这样，因为在一个 Flink 作业 DAG 中，上游和下游之间传输的数据类型是固定且已知的，所以在序列化的时候只需要按照一定的排列规则把“值”信息写入即可（当然还有一些其他信息...不过从实际应用效果来看，Flink 确实通过高效的数据处理和资源利用，实现了成本上的优化；希望能有更多业务可以了解并试用Flink，后续我们也会通过 Flink SQL为更多业务提供简单易用的流式计算支持
Apache Drill是一款开源的数据探索工具，一个分布式SQL查询和分析引擎。它包含了很多专有的设计，来进行高性能分析，支持半结构化数据源（JSON、XML和日志等）和基于应用不断创新的数据格式。...在此基础上，Drill不仅支持行业标准的 ANSI SQL，做到开箱即用和快速上手，还支持大数据生态的集成，如 Apache Hive 和 Apache Hbase 等存储系统，即插即用的部署方式。...Apache Drill 关键特性 低延迟的SQL查询。 直接对自描述数据进行动态查询而无需提前定义Schema，如 JSON、Parquet、TEXT 和 Hbase等。...可以在单次查询中组合多个数据源（联邦查询）。 当然，您也可以实现一个自定义的存储或数据格式插件来连接任意的数据源类型。Drill能够在单个查询中动态组合多个数据源（联邦查询），且不需要中心化的元存储。...重要的是，Drill操作的数据不论是在内存中还是在磁盘上，数据结构完全一致，减少了大量的序列化和反序列化时间。
之后我得到一些数据流分析要使用 Apache Flink SQL 执行，最后使用 Apache Impala 查询 Apache Kudu 中的存储的数据。...如何将我们的流数据存储到云中的实时数据集市 消费AVRO 数据股票的schema，然后写入我们在Cloudera的数据平台由Apache Impala和Apache Kudu支持的实时数据集市。...运行 Flink SQL 客户端 这是一个两步过程，首先设置一个纱线会话。您可能需要添加Kerberos凭据。...作业 使用 CSA Flink Global Dashboard，我可以看到我所有的 Flink 作业正在运行，包括 SQL 客户端作业、断开连接的 Flink SQL 插入和部署的 Flink 应用程序...我们还可以看到在股票警报 Topic 中热门的数据。我们可以针对这些数据运行 Flink SQL、Spark 3、NiFi 或其他应用程序来处理警报。
目前，Zeppelin 支持 Scala、Python、Flink、Spark SQL、Hive、JDBC、Markdown、Shell 等多种解释器。...例如，Spark 解释器组包括 Scala Spark、PySpark、IPySpark、SparkR 和 Spark SQL。...凭据注入的工作原理是将 Notebooks 中的以下模式替换为凭据管理器的匹配凭据：{CREDENTIAL_ENTITY.user} 和 {CREDENTIAL_ENTITY.password}。...或将来可用的其他实现来启用解释器进程恢复。...zeppelin.recovery.dir 用于指定存储恢复元数据的位置。
secret引擎一些机密引擎只是存储和读取数据——就像是加密存储数据的 Redis/Memcached 那样。另一些机密引擎会连接到其他服务并按需生成动态凭证。...当一个机密引擎被禁用时，它的所有机密都会被吊销（如果这些机密支持吊销的话），并且在物理存储层中该引擎存储的所有数据都会被删除-移动 —— 将一个现存机密引擎移动到一个新路径上。...该过程会吊销引擎的所有机密，因为这些机密租约都已经在创建时与特定路径相绑定了。已存储的该引擎相关的配置信息会被移动到新路径上。...由于每个服务都使用与众不同的凭据访问数据库，因此当发现有问题的数据访问时，审计会变得更加容易。我们可以通过 SQL 用户名跟踪到服务的特定实例。...静态角色数据库机密引擎支持“静态角色”的概念，即 Vault 角色与数据库中的用户名的一对一映射。数据库用户的当前密码由 Vault 在可配置的时间段内存储和自动轮换。
具体的使用配置可以在flink-core模块的org.apache.flink.configuration.MetricOptions中找到。...图四中可以看出，Flink中Client、TaskManager和JobManager都是独立的进程，本文前面已经分别说明了Client和TaskManager的入口在哪里，那JobManager的入口在哪里呢...和scala版本的table-api，以及SQL的解析和SQL的执行。...在Flink 1.9之前，Flink只有一个table-planner（flink-table-planner模块）用来将SQL转化成流计算的执行任务，而且流和批的Table API也不是统一的，因此有...1570794069_44.png flink-table中还实现了一个命令行的SQL Client，方便开发者学习和调试。
具体的使用配置可以在flink-core模块的org.apache.flink.configuration.MetricOptions中找到。...图四中可以看出，Flink中Client、TaskManager和JobManager都是独立的进程，本文前面已经分别说明了Client和TaskManager的入口在哪里，那JobManager的入口在哪里呢...图五 flink-table模块目录 flink-table模块属于Flink的上层API，包括java和scala版本的table-api，以及SQL的解析和SQL的执行。...在Flink 1.9之前，Flink只有一个table-planner（flink-table-planner模块）用来将SQL转化成流计算的执行任务，而且流和批的Table API也不是统一的，因此有...图六 flink-table模块架构 flink-table中还实现了一个命令行的SQL Client，方便开发者学习和调试。
其状态存在哪里？ 看起来应该是Flink在背后做了一些黑魔法，把这两个函数从一个类中拆分了。...为了验证我们的推测，让我们从源码入手来看看这些问题： Flink SQL转换/执行计划生成阶段，如何处理在 "同一个类中" 的不同类型功能函数 accumulate 和 merge？...3.3.3 State & 结果存储 在flink中state用来存放计算过程的节点中间结果或元数据。...0xFF 参考 Flink - 当数据流入window时，会发生什么 Flink SQL 自定义UDAF 自定义聚合函数（UDAF） Apache Flink - 常见数据流类型 Flink-SQL源码解读...（一）window算子的创建的源码分析 从udaf谈flink的state Apache Flink - 常见数据流类型 Flink状态管理（二）状态数据结构和注册流程
您的应用程序运行速度会更快，但此环境与具有多个节点的本地集群会有一些细微差别。 我们从哪里开始？ 在我们做任何事情之前，我们需要将数据读入Apache Flink。...无论从哪里读取数据集，Apache Flink都允许我们使用DataSet类以统一的方式处理数据： DataSet numbers = ... 数据集中的所有项目应具有相同的类型。...Long.class, String.class); Tuple2是存储不可改变的两个域中的一对值的一个类，但也有其他类似的类，从Tuple0、Tuple3一直到Tuple25存储从0到25个字段的类。...title：电影的标题。 genres：将每部电影其他电影区分开的类型列表。 我们现在可以在Apache Flink中加载这个CSV文件并执行一些有意义的处理。...您可以在这里阅读我的其他文章，或者您可以查看我的Pluralsight课程，其中详细介绍了Apache Flink：了解Apache Flink。这是本课程的简短预览。
，以帮助在现有的Hudi表使用spark-sql。...版本亮点 Spark SQL DDL/DML支持 Apache Hudi 0.9.0实验性地支持使用Spark SQL进行DDL/DML操作，朝着让所有用户(非工程师、分析师等)更容易访问和操作Hudi...支持华为云、百度云、金山云对象存储。 添加了对delete_partition操作的支持，用户可以在需要时利用它删除旧分区。...增强对未提交的数据的自动清理，该增强在云存储上性能更优，具体来说是新增了一种新的标记机制，利用时间线服务器对底层存储执行集中协调的文件标记批量读/写，你可以使用这个配置[11]来启用，并在这个博客[12...，我们还为 kafka 源提取数据添加了两种新格式，即基于时间戳和组消费者偏移量。添加了在 deltastreamer 中使用模式提供程序在模式注册表提供程序 url 中传递基本身份验证凭据的支持。
它构建在数据存储格式之上，其底层的数据存储仍然使用Parquet、ORC等进行存储。在hive建立一个iceberg格式的表。...Flink+ Iceberg搭建使用 Apache Iceberg支持Apache Flink的DataStream Api和Table Api写记录进iceberg表。.../ flink的hive connector jar包，https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-hive...WITH ('key'='value', ...)设置将存储在 apache iceberg 表属性中的表配置。 目前，它不支持计算列、主键和水印定义等。...Sql写入 现在Iceberg支持在flink1.11中使用insert into和insert overwrite。
数据管理 在介绍持续查询之前，我们先看看Apache Flink对数据的管理和传统数据库对数据管理的区别，以MySQL为例，如下图： 如上图所示传统数据库是数据存储和查询计算于一体的架构管理方式，这个很明显...那么在宏观设计上Apache Flink与传统数据库一样都可以对数据表进行SQL查询，并将产出的结果写入到数据存储里面，那么Apache Flink上面的SQL查询和传统数据库查询的区别是什么呢？...，在持续查询的计算过程中，Apache Flink采用增量计算的方式，也就是每次计算都会将计算结果存储到state中，下一条事件到来的时候利用上次计算的结果和当前的事件进行聚合计算，比如 有一个订单表，...Apache Flink Connector 类型 本篇一开始就对比了MySQL的数据存储和Apache Flink数据存储的区别，Apache Flink目前是一个计算平台，将数据的存储以高度抽象的插件机制与各种已有的数据存储无缝对接...，双流JOIN的底层实现会将左(L)右(R)两面的数据都持久化到Apache Flink的State中，当L流入一条事件，首先会持久化到LState，然后在和RState中存储的R中所有事件进行条件匹配
在这点上Apache Flink海纳百川(也有corner case)，将data store 进行抽象，分为source(读) 和 sink(写)两种类型接口，然后结合不同存储的特点提供常用数据存储的内置实现...那么在宏观设计上Apache Flink与传统数据库一样都可以对数据表进行SQL查询，并将产出的结果写入到数据存储里面，那么Apache Flink上面的SQL查询和传统数据库查询的区别是什么呢？...Apache Flink Connector 类型 本篇一开始就对比了MySQL的数据存储和Apache Flink数据存储的区别，Apache Flink目前是一个计算平台，将数据的存储以高度抽象的插件机制与各种已有的数据存储无缝对接...那么作为完全支持ANSI-SQL的Apache Flink平台在Connector上面是否也支持PK的定义呢？...Apache Flink Sink 在Apache Flink上面可以根据实际外部存储的特点（是否支持PK），以及整体job的执行plan来动态推导Sink的执行模式，具体有如下三种类型: Append
关于Session模式的部署和使用，也可以参考之前的文章： Flink Yarn Session模式安装部署指南 Flink Sql-Gateway在Yarn Session模式下的工作原理 Per job...观察下图可以发现，per job模式和session模式，只有提交任务和启动graph不一样，其他后面的流程都是一样的。 因此Per Job模式适用于执行任务长、对资源敏感或者消耗资源大的任务。...5 说回到ExecutionGraph，它就是常说的执行图，执行图代表了真正物理执行的拓扑图，比如并行的节点有多少；每个节点读取什么数据，从哪里读取；每个节点输出什么数据，输出到哪里；然后JobMaster...这样还带来了其他的好处，比如一些公共的lib可以直接存储在Hdfs，避免多次上传下载浪费流量。...在run中是正常session和job的启动流程，在runApplication中为application模式启动流程。
Apache Calcite 概念： 是面向 Hadoop 新的查询引擎，它提供了标准的 SQL 语言、多种查询优化和连接各种数据源的能力，除此之外，Calcite 还提供了 OLAP 和 流处理 的查询引擎...设计目标是成为动态的数据管理系统，所以在具有很多特性的同时，也舍弃了比如数据存储、处理数据的算法和元数据仓库。在应用和数据存储及数据处理引擎之间很好地扮演中介的角色。 特性： 1....语法解析器JavaCC .jj 模板文件 -> 生成解析器代码文件 .java 在Flink源码工程中的体现： 工程机理： 例如，Flink SQL中的 WATERMARK FOR AS...但是在哪里引入的SqlWatermark类呢？...下一篇将介绍Calcite在Flink中的解析流程及一些细节。
您输入的数据存储在哪里？ 首先要确定你要构造几条数据源，在 Beam 可以构建多条，构建之前可以选择自己的 SDK 的 IO。 您的数据类型是什么样的？...对数据进行转换，过滤处理，窗口计算，SQL 处理等。在管道中提供了通用的 ParDo 转换类，算子计算以及 BeamSQL 等操作。 您打算把数据最后输出到哪里去？...Apache Calcite 是一种保准 SQL 的解析器，用于大数据处理和一些流增强功能，基于它做 SQL 引擎的有很多，例如 spark，Cassandra，druid 和我们的 Beam。 ?...表中是 beam SQL 和 Calcite 的类型支持度，是把 Calcite 进行映射。 ? Beam SQL 和 Apache Calcite 函数的支持度。...有没有很好的解决方式，有。大家继续往下看… ? Beam SQL 的扩展。Beam SQL 的 CREATE EXTERNAL TABLE 语句注册一个映射到外部存储系统的虚拟表 。
但是显然spark的缺点也明显了，内存，你的数据一致放在内存，哪有那么多内存让你败啊，如果和其他一样需要消耗内存的服务在一起，肯定要打个你死我活。...知道在哪里跌倒了-数据在磁盘）。...3）相处能力（与其他组件的兼容性） Spark可以自己单干，也可以在yarn上一伙人干，吃饭也不挑剔-（数据源可以是HDFS支持的各类文件格式），还可以通过jdbc和odbc和家族之外人共事（与传统BI...它的职责有： 内存管理和故障恢复; 调度、分发和监控集群上的作业; 与存储系统进行交互。 Spark引入了RDD(弹性分布式数据集)的概念，RDD是一个不可变的容错、分布式对象集合，支持并行操作。...val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc) sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT
它以其高性能的数据压缩和处理各种编码类型的能力而闻名。与基于行的文件（如 CSV 或 TSV 文件）相比，Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。...Parquet 和 CSV 的区别 CSV 是一种简单且广泛使用的格式，被 Excel、Google 表格等许多工具使用，许多其他工具都可以生成 CSV 文件。...谷歌和亚马逊将根据存储在 GS/S3 上的数据量向您收费。 Google Dataproc 收费是基于时间的。...Spark读写parquet文件 Spark SQL 支持读取和写入 Parquet 文件，自动捕获原始数据的模式，它还平均减少了 75% 的数据存储。.../flink-sql-parquet_2.12/1.13.3/flink-sql-parquet_2.12-1.13.3.jar 在完成下述测试之前，在本地启一个flink standalone集群环境
Catalog 提供元数据，如数据库、表、分区、视图，以及访问存储在数据库或其他外部系统中的数据所需的函数和信息。 数据处理中最关键的一个方面是管理元数据。...Catalog提供了一个统一的API来管理元数据，并使其可以从表API和SQL查询中访问。...# 作为纯 Flink 元数据的持久存储，以及作为读取和写入现有 Hive 元数据的接口 此外，用户还可以自行开发自定义的catalog创建hive类型的catalog的SQL写法： /...的优势 例如我们在远程的mysql的flink_catalog库里里面已经创建好了3张表: t1 t2 t_total ，需要用flink进行洗数据操作。...4、在 flink web ui 上，也可以看到相关的job执行情况 官方文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/docs
“ Apache Flink的Table API提供了对数据注册为Table的方式， 实现把数据通过SQL的方式进行计算。...Table API与SQL API实现了Apache Flink的批流统一的实现方式。Table API与SQL API的核心概念就是TableEnviroment。...Apache Flink在获取TableEnviroment对象后，可以通过Register实现对数据源与数据表进行注册。注册完成后数据库与数据表的原信息则存储在CataLog中。...Flink除了实现内部的CataLog作为所有Table的元数据存储介质之外还可以把CataLog放到其他的存储介质中。...Apache Flink官方提供了InMemoryCataLog的实现，开发者可以参考来实现其他的存储介质的CataLog。
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