概述 两个最流行和发展最快的流处理框架是 Flink（自 2015 年以来）和 Kafka 的 Stream API（自 2016 年以来在 Kafka v0.10 中）。...image.png 示例 1 以下是本示例中的步骤： 从 Kafka 主题中读取数字流。这些数字是由“[”和“]”包围的字符串产生的。所有记录都使用相同的 Key 生成。 定义5秒间隔的翻滚窗口。...示例 2 以下是本例中的步骤 从 Kafka Topic 中读取数字流。这些数字是作为由“[”和“]”包围的字符串产生的。所有记录都使用相同的 Key 生成。 定义一个5秒的翻滚窗口。...最后，在运行两者之后，我观察到 Kafka Stream 需要额外的几秒钟来写入输出主题，而 Flink 在计算时间窗口结果的那一刻将数据发送到输出主题非常快。...结论 如果您的项目在源端和接收端都与 Kafka 紧密耦合，那么 KStream API 是更好的选择。但是，您需要管理和操作 KStream 应用程序的弹性。
此外，Table API程序还会通过优化程序，在执行之前应用优化规则。...这种抽象在语义和表达方面类似于Table API，但是将程序表示为SQL查询表达式。SQL抽象与Table API紧密交互，SQL查询可以在Table API中定义的表上执行。...因此，在此示例中，保留了每个键内的排序，但并行性确实引入了关于不同键的聚合结果到达接收器的顺序的非确定性。 | 窗口 聚合事件（例如，计数，总和）在流上的工作方式与批处理方式不同。...窗口可以是时间驱动的（例如：每30秒）或数据驱动（例如：每100个元素）。人们通常区分不同类型的窗口，例如翻滚窗口（没有重叠），滑动窗口（具有重叠）和会话窗口（由不活动间隙打断）。 ?...检查点间隔是在执行期间用恢复时间（需要重放的事件的数量）来折中容错开销的手段。 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。
它的组件图如下： Flink支持的流的两个重要方面是窗口化和有状态流。窗口化基本上是在流上执行聚合的技术。...窗口可以大致分为 翻滚的窗户（没有重叠） 滑动窗（带重叠） 支持基本过滤或简单转换的流处理不需要状态流，但是当涉及到诸如流上的聚合（窗口化）、复杂转换、复杂事件处理等更高级的概念时，则必须支持 有状态流...我们将创建两个作业: 生产者WriteToKafka ：生成随机字符串并使用Kafka Flink Connector及其Producer API将它们发布到MapR Streams主题。...消费者ReadFromKafka：读取相同主题并使用Kafka Flink Connector及其Consumer消息在标准输出中打印消息。...应用程序的起点 DataStream在应用程序环境中创建一个新的SimpleStringGenerator，该类实现 SourceFunction Flink中所有流数据源的基本接口。
此外，Table API程序在执行前还会经过一个应用优化规则的优化器。...这种抽象在语义和表达性上都类似于Table API，但将程序表示为SQL查询表达式。SQL抽象与Table API密切交互，SQL查询可以在Table API中定义的表上执行。...Flink 支持将处理后的数据输出到多种目标，包括 Kafka、文件系统、Socket、自定义数据接收器等。你可以使用相应的 Sink 函数来定义数据输出目标，并将数据流连接到 Sink 中。...下面是一个简单的示例，展示了如何编写一个简单的 Flink 应用程序，从 Kafka 主题中读取数据，对数据进行转换，并将处理后的数据写入到文件中：import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream...Flink 与 Kafka 集成紧密，可以直接从 Kafka 主题读取数据，也可以将处理后的数据写入 Kafka 主题。
Flink提供的高级抽象层是SQL，这种抽象类似于Table API的语义和表达，但是编写SQL程序需要更好的表达。...SQL 的抽象和Table API紧密相关，并且SQL查询可以在定义了Table API的表上执行。...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。...可以通过一些明显的特点要区别不同的窗口，例如翻滚窗口（没有重叠），滑动窗口（有重叠）和会话窗口（ 不时会有一段不活跃的间隙）。 ?
此外，Flink 还针对特定的应用领域提供了领域库，例如：Flink ML，Flink 的机器学习库，提供了机器学习 Pipelines API 并实现了多种机器学习算法。...8.Flink 中对窗口的支持包括哪几种？...这种窗口我们称为滑动时间窗 口（Sliding Time Window）。在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...Flink 的 DataStream API 提供了简洁的算子来满足常用的窗口操作，同时提供了通用的窗口机制来允许用户自己定义 窗口分配逻辑。...Flink 中的时间种类有哪些？各自介绍一下？ Flink 中的时间与现实世界中的时间是不一致的，在 flink 中被划分为事件时间，摄入时间， 处理时间三种。
此外，Flink 还针对特定的应用领域提供了领域库，例如：Flink ML，Flink 的机器学习库，提供了机器学习 Pipelines API 并实现了多种机器学习算法。...8.Flink 中对窗口的支持包括哪几种？...这种窗口我们称为滑动时间窗 口（Sliding Time Window）。在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...Flink 的 DataStream API 提供了简洁的算子来满足常用的窗口操作，同时提供了通用的窗口机制来允许用户自己定义 窗口分配逻辑。 ?...Flink 中的时间种类有哪些？各自介绍一下？ ? Flink 中的时间与现实世界中的时间是不一致的，在 flink 中被划分为事件时间，摄入时间， 处理时间三种。
现在我们正在将数据流式传输到 Kafka 主题，我们可以在 Flink SQL 连续 SQL 应用程序、NiFi 应用程序、Spark 3 应用程序等中使用它。...它预先连接到我的 Kafka Datahubs 并使用 SDX 进行保护。 我可以看到我的 AVRO 数据与相关的股票 schema 在 Topic 中，并且可以被消费。...现在我们可以在 Flink 中构建我们的流分析应用程序。...翻滚窗口 SELECT symbol 8....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。
一种常见的模式是在一个Map或多个FlatMap 中查询外部数据库或Web服务以渲染主数据流。 Flink提供了一个用于异步I / O的API， 以便更有效，更稳健地进行这种渲染。...和接收器（FlinkKafkaProducer）。 除了从模块和类名中删除特定的Kafka版本之外，API向后兼容Kafka 0.11连接器。...这有两个含义： 首先，在Flink应用程序的正常工作期间，用户可以预期Kafka主题中生成的记录的可见性会延迟，等于已完成检查点之间的平均时间。...其次，在Flink应用程序失败的情况下，读者将阻止此应用程序编写的主题，直到应用程序重新启动或配置的事务超时时间过去为止。此注释仅适用于有多个代理/应用程序写入同一Kafka主题的情况。...但是，如果Flink应用程序在第一个检查点之前失败，则在重新启动此类应用程序后，系统中没有关于先前池大小的信息。
示例Flink Streaming作业拓扑 对于此示例，我将部署一个典型的Flink流式作业，该作业使用Flink的Kafka使用者从Kafka主题读取数据。 然后使用键控聚合窗口运算符来变换流。...在现实世界中，根据您的应用程序逻辑和使用中的状态后端，您需要注意内存。 此示例使用基于RocksDB的状态后端，该后端功能强大且内存要求低。...在这种情况下，Kafka源（或消费者），窗口操作符和Kafka接收器（或生产者）都在五台机器中的每台机器上运行。 ?...实际上，keyBy是一个API构造，并转换为Kafka源和窗口运算符之间连接的配置属性。 我现在将从上到下遍历每个运算符，以了解他们的网络资源需求。...由于每个TaskManager上都运行一个Kafka接收器（窗口运算符旁边），并且没有进一步的重新分区，这是从Flink发送到Kafka的数据量。 ?
create()) // PCollection 在写入 Kafka 时完全一次性地提供语义，这使得应用程序能够在 Beam 管道中的一次性语义之上提供端到端的一次性保证...它确保写入接收器的记录仅在 Kafka 上提交一次，即使在管道执行期间重试某些处理也是如此。重试通常在应用程序重新启动时发生（如在故障恢复中）或者在重新分配任务时（如在自动缩放事件中）。...在此处启用 EOS 时，接收器转换将兼容的 Beam Runners 中的检查点语义与 Kafka 中的事务联系起来，以确保只写入一次记录。...例如，基于 Process-Time 的时间窗口、基于 Event-Time 的时间窗口、滑动窗口等等。在 Beam SDK 中由 Pipeline 的窗口指定。 When，何时输出计算结果？...例如，在 1 小时的 Event-Time 时间窗口中，每隔 1 分钟将当前窗口计算结果输出。在 Beam SDK 中由 Pipeline 的 Watermark 和触发器指定。
连续SQL使用结构化查询语言（SQL）来针对无限制的数据流创建计算，并在持久性存储中显示结果。可以将存储在持久性存储中的结果连接到其他应用程序，以对数据进行分析可视化。...SSB的主要功能 Cloudera中的SQL Stream Builder（SSB）支持与Flink、Kafka作为虚拟表接收器和源的现成集成。...应用程序可以使用这种机制来查询数据流，而无需部署数据库系统。物化视图内置在SQL Stream Builder服务中，不需要进行配置或维护。物化视图就像一种特殊的接收器，甚至可以代替接收器使用。...使用UI提交查询时，将在集群上创建Flink作业。通过Schema Registry下载与查询相对应的架构。Flink作业提交也填充了Kafka主题。...此强制性的Kafka服务用于自动填充Websocket输出的主题。如果没有虚拟表接收器添加到SQL查询，则需要websocket输出将数据采样到控制台。
Apache Flink提供可以编写流处理与批处理的程序。其中DataSet API用于批处理，DataStream API用于流式处理。...Flink的基本构建就是数据流与转换，(Flink 中DataSet API中使用的也是内部流)。从整体概念上来讲，流是持续的不会产生中断的数据记录流。...所以流上的聚合是由窗口来界定的。(5s,100条)。 Apache Flink中窗口有翻滚窗口，滑动窗口与会话窗口。...常规情况下对时间进行区分可以理解为 log4j输出一条日志的头带有的时间为 事件时间 采集程序把数据写入到kafka，Apache Flink实时读取Kafka中的数据，读取到该条数据的时间为摄取时间。...ApacheFlink进行翻滚窗口处理，翻滚时间为5分钟，那么处理到该条数据的时间则为处理时间。 有状态的计算 ? 虽然数据流是无界的数据流，持续产生。
这允许在一个框架中组合传统的pub-sub消息传递和分布式并行计算。 ? 当Flink + Pulsar整合 Apache Flink和Apache Pulsar已经以多种方式集成。...Pulsar还提供对schema 的本地支持，可以与Flink集成并提供对数据的结构化访问，例如使用Flink SQL作为在Pulsar中查询数据的方式。...现有集成 两个框架之间的集成正在进行中，开发人员已经可以通过多种方式将Pulsar与Flink结合使用。例如，Pulsar可用作Flink DataStream应用程序中的流媒体源和流式接收器。...开发人员可以将Pulsar中的数据提取到Flink作业中，该作业可以计算和处理实时数据，然后将数据作为流式接收器发送回Pulsar主题。...SQL或Table API查询的流式源和流式表接收器，如下例所示： [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
Pulsar特点： 1.Pulsar中的数据schema与每个主题（topic）都相关联 2.生产者和消费者都发送带有预定义schema信息的数据 3.在兼容性检查中管理schema多版本化和演进 4....结果，当Pulsar与Flink应用程序集成时，它使用预先存在的schema信息，并将带有schema信息的单个消息映射到Flink的类型系统中的另一行。...最后，与每个消息关联的所有元数据信息（例如消息键，主题，发布时间或事件时间）将转换为Flink行中的元数据字段。...将所有schema信息映射到Flink的类型系统后，可以根据指定的schema信息开始在Flink中构建Pulsar源，接收器（sink）或目录（catalog ），如下所示： Flink & Pulsar...如何连接到Pulsar集群，将Pulsar集群注册为Flink中的源，接收器或流表，不必担心任何schema注册表或序列化/反序列化操作。
数据库应用：如实时数据库、历史数据库等。 边缘计算：如边缘节点的数据收集和处理。 四、Flink的社区与生态系统 Flink拥有一个活跃的开源社区，用户可以在社区中获取到丰富的文档、教程和技术支持。...，如Kafka、JDBC等 同样支持多种数据源，如Kafka、Flume等 生态系统集成 与Flink的其他组件（如Table API、SQL等）紧密集成 与Spark生态系统的其他组件（如Spark...有状态底层处理API（CEP API） 位置：最底层 特点：提供了Process Function这一抽象实现，允许用户在应用程序中自由地处理来自单流或多流的事件（数据），并提供具有全局一致性和容错保障的状态...SQL API 位置：最顶层 特点：在语义和程序表达式上都类似于Table API，但其程序实现都是SQL查询表达式。...SQL API与Table API之间的关联非常紧密，SQL查询语句可以在Table API中定义的表上执行。
二、Flink 的最新特性（1.7.0 和 1.8.0 更新） 2.1 Flink 1.7.0 新特性 在 Flink 1.7.0 中，我们更接近实现快速数据处理和以无缝方式为 Flink 社区构建数据密集型应用程序的目标...状态演进（FLINK-9376） 许多情况下，由于需求的变化，长期运行的 Flink 应用程序需要在其生命周期内发展。在不失去当前应用程序进度状态的情况下更改用户状态是应用程序发展的关键要求。...通过状态演变，可以在状态模式中添加或删除列，以便更改应用程序部署后应用程序捕获的业务功能。...在此版本中，社区添加了 Kafka 2.0 连接器，该连接器允许通过一次性保证读取和写入 Kafka 2.0。...3) 表 API Maven 模块中的更改（FLINK-11064） 之前具有 flink-table 依赖关系的用户需要更新其依赖关系 flink-table-planner，以及正确的依赖关系 flink-table-api
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