原文地址:https://dzone.com/articles/getting-started-with-batch-processing-using-apache
Spark已经在大数据分析领域确立了事实得霸主地位,而Flink则得到了阿里系的亲赖前途一片光明。我们今天会SparkSQL和FlinkSQL的执行流程进行一个梳理。并提供2个简单的例子,以供参考。
Parquet 是一种开源文件格式,用于处理扁平列式存储数据格式,可供 Hadoop 生态系统中的任何项目使用。 Parquet 可以很好地处理大量复杂数据。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。
Flink Table 和 SQL 内置了很多 SQL 中支持的函数;如果有无法满足的需要,则可以实现用户自定义的函数(UDF)来解决。
Hudi0.8.0版本与Flink1.12.x之上版本兼容,目前经过测试,Hudi0.8.0版本开始支持Flink,通过Flink写数据到Hudi时,必须开启checkpoint,至少有5次checkpoint后才能看到对应hudi中的数据。
基于时间的操作(比如 Table API 和 SQL 中窗口操作),需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。所以,Table 可以提供一个逻辑上的时间字段,用于在表处理程序中,指示时间和访问相应的时间戳。
Apache Flink 社区迎来了激动人心的两位数位版本号,Flink 1.10.0 正式宣告发布!作为 Flink 社区迄今为止规模最大的一次版本升级,Flink 1.10 容纳了超过 200 位贡献者对超过 1200 个 issue 的开发实现,包含对 Flink 作业的整体性能及稳定性的显著优化、对原生 Kubernetes 的初步集成以及对 Python 支持(PyFlink)的重大优化。
本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第 8 篇文章,为大家带来的是市场营销商业指标统计分析之订单支付实时监控的内容!通过本期内容,我们可以实现通过使用CEP和Process Function来实现订单支付实时监控的功能,还能学会通过connect 和 join来实现flink双流join的功能,可谓干货满满!受益的朋友记得三连支持一下 ~
在上一篇 文章 中我们介绍了一些 Flink SQL 的基础内容,以及与 Spark SQL 对比,有兴趣的小伙伴可以点连接进去看看。这篇文章,我们来说说UDF(User-Defined Functions)——用户自定义函数。
Flink 本身是批流统一的处理框架,所以 Table API 和 SQL,就是批流统一的上层处理 API。目前功能尚未完善,处于活跃的开发阶段。 Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询 API,它允许我们以非常直观的方式,组合来自一些关系运算符的查询(比如 select、filter 和 join)。而对于 Flink SQL,就是直接可以在代码中写 SQL,来实现一些查询(Query)操作。Flink 的 SQL 支持,基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite(Apache 开源 SQL 解析工具)。
这是一篇较为完整的介绍Apache Paimon和Flink进阶应用的文章,你最好收藏一波。
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。例如固定历史报表,实时数据分析,交互式数据分析和探索式数据分析等。
本文是一个由多部分组成的系列文章的第一篇,展示了FlinkSQL应用于市场数据的强大功能和可表达性。该系列的代码和数据可在github上获得。它由量化建模负责人Simudyne和Krishnen Vytelingum合着。
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。
前面的图可以看出,读取CSV再发送消息到kafka的操作是Java应用所为,因此今天的主要工作就是开发这个Java应用,并验证;
在Spark中有DataFrame这样的关系型编程接口,因其强大且灵活的表达能力,能够让用户通过非常丰富的接口对数据进行处理,有效降低了用户的使用成本。Flink也提供了关系型编程接口Table API以及基于Table API的SQL API,让用户能够通过使用结构化编程接口高效地构建Flink应用。同时Table API以及SQL能够统一处理批量和实时计算业务,无须切换修改任何应用代码就能够基于同一套API编写流式应用和批量应用,从而达到真正意义的批流统一
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CREATE 语句用于向当前或指定的 Catalog 中注册库、表、视图或函数。注册后的库、表、视图和函数可以在 SQL 查询中使用。
Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天,Flink正在飞速发展。由于性能的优势和兼顾批处理,流处理的特性,Flink可能正在颠覆整个大数据的生态。
1.最近工作中接触到相关的风控项目,里面用到Flink组件做相关的一些流数据或批数据处理,接触后发现确实大数据组件框架比之传统应用开发,部署,运维等方面有很大的优势;
“ 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。TableEnviroment对象提供方法注册数据源与数据表信息。那么数据源与数据表的信息则存储在CataLog中。所以,CataLog是TableEnviroment的重要组成部分。”
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以 支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
最近几天因为工作比较忙,已经几天没有及时更新文章了,在这里先给小伙伴们说声抱歉…临近周末,再忙再累,我也要开始发力了。接下来的几天,菌哥将为大家带来关于FlinkSQL的教程,之后还会更新一些大数据实时数仓的内容,和一些热门的组件使用!希望小伙伴们能点个关注,第一时间关注技术干货!
动态表(Dynamic tables)是Flink的Table&SQL API的核心概念,用于以统一方式处理有界和无界数据。
导读:本文重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展;Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建;Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用。
有赞是国内领先的电商 SaaS 服务商,目前拥有社交电商、新零售、美业、教育及有赞国际化五大业务体系,通过旗下的社交电商、门店管理、解决方案以及其他新零售 SaaS 软件产品,全面帮助商家解决在移动互联网时代遇到的推广获客、成交转化、客户留存、复购增长、分享裂变等问题,帮助每一位重视产品和服务的商家实现顾客资产私有化、互联网客群拓展、经营效率提升,最终助力商家成功。
1. 从本地集合获取数据 import org.apache.flink.api.scala._ /** * author: YangYunhe * date: 2019/8/3 18:59 * description: 从本地集合中获取数据 */ object CollectionSource { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvir
Apache Flink 提供了两种关系型 API 用于统一流和批处理,Table 和 SQL API。
[ 导读 ] 8月22日,Apache Flink 1.9.0 正式发布。早在今年1月,阿里便宣布将内部过去几年打磨的大数据处理引擎Blink进行开源并向 Apache Flink 贡献代码。此次版本在结构上有重大变更,修改代码达150万行,接下来,我们一起梳理 Flink 1.9.0 中非常值得关注的重要功能与特性。
许多的数据科学家,分析师和 BI 用户依赖交互式 SQL 查询分析数据。Flink SQL 是 Flink 的核心模块之一。作为一个分布式的 SQL 查询引擎。Flink SQL 提供了各种异构数据源的联合查询。开发者可以很方便地在一个程序中通过 SQL 编写复杂的分析查询。通过 CBO 优化器、列式存储、和代码生成技术,Flink SQL 拥有非常高的查询效率。同时借助于 Flink runtime 良好的容错和扩展性,Flink SQL 可以轻松处理海量数据。
目前开发Flink的方式有很多,一般来说都是开发同学写JAVA/SCALA/PYTHON项目,然后提交到集群上运行。这种做法较为灵活,因为你在代码里面可以写任务东西,什么维表JOIN、参数调优,都能很轻松的搞定。但是对开发同学的要求较高,有一定的学习成本。比如有些同学擅长JAVA,有些擅长PYTHON,而在我们的项目开发过程中,是不会允许多种语言共存的,一般来说都是选择JAVA作为我们的开发语言,那么,对于擅长PYTHON的同学来说,再从头开始攀爬JAVA这座大山,而且还得短期能够熟练使用,无疑是难上加难。
最进再看官方flink提供的视频教程,发现入门版本因为时间关系都是基于1.7.x讲解的. 在实际操作中跟1.12.x版本还是有差距的, 所以整理一下从1.7 版本到1.12版本之间的相对大的变动. 做到在学习的过程中可以做到心里有数.
作为一家数据智能企业,个推在服务垂直行业客户的过程中,会涉及到很多数据实时计算和分析的场景,比如在服务开发者时,需要对App消息推送的下发数、到达数、打开率等后效数据进行实时统计;在服务政府单位时,需要对区域内实时人口进行统计和画像分析。为了更好地支撑大数据业务发展,个推也建设了自己的实时数仓。相比Storm、Spark等实时处理框架,Flink不仅具有高吞吐、低延迟等特性,同时还支持精确一次语义(exactly once)、状态存储等特性,拥有很好的容错机制,且使用门槛低、易上手、开发难度小。因此,个推主要基于Flink SQL来解决大部分的实时作业需求。
在《JOIN LATERAL》中提到了Temporal Table JOIN,本篇就向大家详细介绍什么是Temporal Table JOIN。 在ANSI-SQL 2011 中提出了Temporal 的概念,Oracle,SQLServer,DB2等大的数据库厂商也先后实现了这个标准。Temporal Table记录了历史上任何时间点所有的数据改动,Temporal Table的工作流程如下:
在windows中,由于Inlong的很多单元测试用例都需要用到hadoop的相关组件进行测试。可以采用winunits配合测试,winutils是windows上专门配合hadoop和yarn测试的工具。 在github上下载该工具:
导读:本文由社区用户刘思林老师带来的实践小分享——Dinky 整库同步 Mysql 至 StarRocks。
上述讲到,成功将一个文件里的内容使用SQL进行了一解析(快速入门Flink SQL —— 介绍及入门)本篇文章主要会跟大家分享如何连接kafka,MySQL,作为输入流和数出的操作,以及Table与DataStream进行互转。
大数据入门学习框架 前言 利用框架的力量,看懂游戏规则,才是入行的前提 大多数人不懂,不会,不做,才是你的机会,你得行动,不能畏首畏尾 选择才是拉差距关键,风向,比你流的汗水重要一万倍,逆风划船要累
今天是 Flink 从 0 到 1 系列的第 2 篇:《WordCount及FlinkSQL》。
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时,Spark会将数据拆分为多个分区Partition,并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区,可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
前几天,Flink官方release了Flink1.10版本,这个版本有很多改动。比如:
前言:Flink在国内的占有率逐步提升的情况下,各项组件的功能与稳定性也得到逐步提升。为了解决目前已有的复杂需求,尝试研究flinksql的特性与功能,作为是否引入该组件的依据。同时尝试将现有需求通过简单demo的形式进行测试。本次测试主要集中在Kafka、mysql、Impala三个组件上,同时将结合官方文档进行:
flink-table_2.11-1.7.1-sources.jar!/org/apache/flink/table/descriptors/ConnectTableDescriptor.scala
flink-java-1.6.2-sources.jar!/org/apache/flink/api/java/ExecutionEnvironment.java
前面章节我们介绍了Flink中对各种JOIN的支持,那么想想下面的查询需求之前介绍的JOIN能否满足?需求描述如下:
JOIN 算子是数据处理的核心算子,前面我们在《Apache Flink 漫谈系列(09) - JOIN 算子》介绍了UnBounded的双流JOIN,在《Apache Flink 漫谈系列(10) - JOIN LATERAL》介绍了单流与UDTF的JOIN操作,在《Apache Flink 漫谈系列(11) - Temporal Table JOIN》又介绍了单流与版本表的JOIN,本篇将介绍在UnBounded数据流上按时间维度进行数据划分进行JOIN操作 - Time Interval(Time-windowed)JOIN, 后面我们叫做Interval JOIN。
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