因此，流媒体应用程序始终需要启动和运行，因此难以实现且难以维护。...另外，结构化流媒体更加抽象，在2.3.0版本以后，可以选择在微批量和连续流媒体模式之间进行切换。连续流模式有望带来像Storm和Flink这样的子延迟，但是它仍处于起步阶段，操作上有很多限制。...它可以与任何应用程序很好地集成，并且可以立即使用。 由于其重量轻的特性，可用于微服务类型的体系结构。Flink在性能方面没有匹配之处，而且不需要运行单独的集群，非常方便并且易于部署和开始工作。...使用Kafka属性的容错和高性能 如果已在处理管道中使用Yarn和Kafka，则要考虑的选项之一。 低延迟，高吞吐量，成熟并经过大规模测试 缺点： 与Kafka和Yarn紧密结合。...简而言之，如果我们很好地了解框架的优点和局限性以及用例，那么选择或至少过滤掉可用的选项就更加容易。最后，一旦选择了几个选项。毕竟每个人都有不同的选择。
一、背景 FLink Job端到端延迟是一个重要的指标，用来衡量Flink任务的整体性能和响应延迟（大部分流式应用，要求低延迟特性）。...二、源码分析来源 1、本文的源码分析基于FLink社区issue FLINK-3660，以及issue对应的pr源码pull-2386，另外，个人也新增了实现源码的说明。...四、Flink LatencyMarker实现思路 在webinterface中，加入流式job的端到端延迟是一个重要特性。...因此，FLink社区最初的想法是在每个记录的source上附加一个摄取时间( ingestion -time)时间戳。...具有多个输出channel的Operator，随机选择一个channel通道，将LatencyMarker发送给它。
Flink 是一个复杂的框架，并提供了许多方法来调整其执行。在本文中，我将展示四种不同的方法来提高 Flink 应用程序的性能。...如果你不熟悉 Flink，你可以阅读其他介绍性的文章，比如这个，这个和这个。如果你已经熟悉 Apache Flink，本文将帮助你更快地创建应用程序。 1....使用 Flink tuples 当你使用像 groupBy，join 或 keyBy 这样的操作时， Flink 提供了多种方式在数据集中选择key。...重用 Flink对象 另一个可以用来提高 Flink 应用程序性能的方法是当你从自定义函数中返回数据时使用可变对象。...选择 join 类型 如果你告诉 Flink 一些信息，可以加快 join 的速度，但在讨论它为什么会起作用之前，让我们先来谈谈 Flink 是如何执行 join的。
第 1 章 为何选择 Flink 许多情况下，人们希望用低延迟或者实时的流处理来获得数据的高时效性，前提是流处理本身是准确且高效的 优秀的流处理技术可以容错，而且能保证exactlyonce2 Storm...； 聚合并处理事件； 在本地维持应用程序的状态 图21：Flink项目的架构有两个主要组成部分：消息传输层和由Flink提供的流处理层。...和检查点一样，保存点也被保存在稳定存储中 对保存点的另一种理解是，它在明确的时间点保存应用程序状态的版本 图5-9：手动触发的保存点（以圆圈表示）在不同时间捕获正在运行的Flink应用程序的状态 图5...Storm 和 Flink 则可以在吞吐量增加时维持低延迟 图5-16：使用高吞吐数据生成器的结果 当Storm 和 Kafka 一起使用时，应用程序可以保持每秒40万事件的处理速度，并且瓶颈在于...CPU 当 Flink 和 Kafka 一起使用时，应用程序可以保持每秒300万事件的处理速度，并且瓶颈在于网络 当消除网络瓶颈时，Flink 应用程序可以保持每秒1500万事件的处理速度 在额外的测试中
我们利用Flink的处理时间窗口机制来创建这些批次，并通过选择足够小的窗口大小（几秒钟），将端到端的延迟保持在合理的最低水平。...我们还可以使用Flink的状态处理抽象来随着时间的推移建立应用程序的健康状况，并随着时间的推移迅速发现问题。...运行Flink应用程序 在启动Flink应用程序之前，我们必须创建将用日志填充的Solr集合。...在屏幕的右侧，我们可以看到所有可用的记录字段，因此我们可以轻松地将其拖放以选择我们真正需要的字段。 我们还可以创建不同的图和图表来跟踪随时间变化的不同指标。...与logstash相似，我们还可以将Graylog配置为使用来自Kafka的日志消息，无论我们使用什么下游日志堆栈，我们都将选择Kafka作为日志收集层。
图 2：将数据流引入湖中：Apache Kafka 用于支持微服务、应用程序集成，并实现对各种静态数据分析服务的实时摄取。...超越传统的静态数据分析：使用 Apache Flink 进行下一代流处理 到 2018 年，我们看到大多数客户采用 Apache Kafka 作为其流式摄取、应用程序集成和微服务架构的关键部分。...随着客户从静态数据分析转向为低延迟实时数据产品提供动力的动态数据分析，Apache Kafka 和 Flink 的结合至关重要。...图 4：对于需要低延迟的实时用例，Apache Flink 支持流内分析，无需保留数据然后执行分析。...Kafka 作为存储流式传输基板，Flink 作为核心流式处理引擎，SQL 可以更快地构建数据应用程序，以及 MV 来使流式传输结果普遍可用，从而实现了下面描述的混合流式数据管道。
从kafka中拉取数据的入口方法: //入口方法 start a source public void run(SourceContext sourceContext) throws Exception...咱们会在flink startupMode是如何起作用的 详细去讲 unassignedPartitionsQueue, getFetcherName() + " for " + taskNameWithSubtasks...，接下来看一下kafkaFetcher.runFetchLoop(); KafkaFetch中的runFetchLoop方法，正式开始从kafka中拉取message //fetcher message...Handover handover = this.handover; // kick off the actual Kafka consumer //实际的从kafka中拉取数据的地方...的时候，会add到unassignedPartitionsQueue和sub //具体可以参考 flink startupMode是如何起作用的 if (hasAssignedPartitions
本文是《Flink的sink实战》系列的第二篇，前文《Flink的sink实战之一：初探》对sink有了基本的了解，本章来体验将数据sink到kafka的操作； 全系列链接 《Flink的sink实战之一...：初探》 《Flink的sink实战之二：kafka》 《Flink的sink实战之三：cassandra3》 《Flink的sink实战之四：自定义》 版本和环境准备 本次实战的环境和版本如下： JDK.../dev/connectors/kafka.html 我这里用的kafka是2.4.0版本，在官方文档查找对应的库和类，如下图红框所示： ?...发送对象消息的sink 再来尝试如何发送对象类型的消息，这里的对象选择常用的Tuple2对象： 创建KafkaSerializationSchema接口的实现类，该类后面要用作sink对象的入参，请注意代码中捕获异常的那段注释...至此，flink将计算结果作为kafka消息发送出去的实战就完成了，希望能给您提供参考，接下来的章节，我们会继续体验官方提供的sink能力
命令完成后，您的环境中将运行以下服务： Apache Kafka ：发布/订阅消息代理，可用于跨不同应用程序流式传输消息。 Apache Flink ：支持创建实时流处理应用程序的引擎。...在 SMM 中创建主题 列出和过滤主题 监控主题活动、生产者和消费者 Flink 和 SQL 流生成器 Apache Flink 是一个强大的现代分布式处理引擎，能够以极低的延迟和高吞吐量处理流数据...视图将为 order_status 的每个不同值保留最新的数据记录 定义 MV 时，您可以选择要添加到其中的列，还可以指定静态和动态过滤器 示例展示了从外部应用程序（以 Jupyter Notebook...Flink Dashboard 显示 Flink 作业图和指标计数器 Kafka Connect Kafka Connect 是一种分布式服务，可以非常轻松地将大型数据集移入和移出 Kafka。...Kafka Connect 还与 SMM 集成，因此您可以从 SMM GUI 全面操作和监控连接器部署。要运行新的连接器，您只需选择一个连接器模板、提供所需的配置并进行部署。
腾讯云流计算 Oceanus 是大数据实时化分析利器，兼容 Apache Flink 应用程序。新用户可以 1 元购买流计算 Oceanus(Flink) 集群，欢迎读者们体验使用。...最后，Kafka Stream 花了 15 秒以上的时间将结果打印到控制台，而 Flink 是即时的。这对我来说看起来有点奇怪，因为它为开发人员增加了额外的延迟。...定义 500 毫秒的延迟期以允许迟到。 Reduce 操作（在数字到达时附加数字）。 将结果发送到另一个 Kafka Topic。...KStream 比 Flink 更容易处理延迟到达，但请注意，Flink 还提供了延迟到达的侧输出流（Side Output)，这是 Kafka 流中没有的。...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。
该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息，从 Redis 查找每个广告对应的广 告宣传活动，并按照广告宣传活动分组，以 10 秒为窗口计算广告浏览量。...在性能测评中，Spark Streaming 遇到了吞吐量和延迟性难 两全的问题。随着批处理作业规模的增加，延迟升高。如果为了降低延迟而缩减规模，吞吐量就会减少。...Storm 和 Flink 则可以在吞吐量增加时维持低延迟。 ? 为了进一步测试 Flink 的性能，测试人员设置了一系列不同的场景，并逐步测试。...使用高吞吐数据生成器的结果：（A）当Storm 与 Kafka 一起使用时，应用程序可以保持每秒 40 万事件的处理速度，并且瓶颈在于 CPU；当 Flink 与 Kafka 一起使用时，应用程序可以保持每秒...值得注意的是，这绝对不是 Kafka 的极限（Kafka 可以支撑比这更大的吞吐量），而仅仅是测试所用的硬件环境的极限——Kafka 集群和 Flink 集群 之间的网络连接太慢。
该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息，从 Redis 查找每个广告对应的广 告宣传活动，并按照广告宣传活动分组，以 10 秒为窗口计算广告浏览量。...在性能测评中，Spark Streaming 遇到了吞吐量和延迟性难 两全的问题。随着批处理作业规模的增加，延迟升高。如果为了降低延迟而缩减规模，吞吐量就会减少。...Storm 和 Flink 则可以在吞吐量增加时维持低延迟。 为了进一步测试 Flink 的性能，测试人员设置了一系列不同的场景，并逐步测试。...结果如下： 使用高吞吐数据生成器的结果：（A）当Storm 与 Kafka 一起使用时，应用程序可以保持每秒 40 万事件的处理速度，并且瓶颈在于 CPU；当 Flink 与 Kafka 一起使用时，应用程序可以保持每秒...值得注意的是，这绝对不是 Kafka 的极限（Kafka 可以支撑比这更大的吞吐量），而仅仅是测试所用的硬件环境的极限——Kafka 集群和 Flink 集群 之间的网络连接太慢。
Cloudera流分析（CSA）提供由Apache Flink支持的实时流处理和流分析。在CDP上的Flink提供了具有低延迟的灵活流解决方案，可以扩展到较大的吞吐量和状态。...支持的连接器 CSA提供了Kafka、HBase、HDFS、Kudu和Hive作为连接器，可以根据您的应用程序部署的需求进行选择。...监控解决方案 在CSA中，Kafka Metrics Reporter、Streams Messaging Manager和重新设计的Flink仪表板可帮助您监视Flink应用程序并对其进行故障排除。...此外，Flink为数据流上的分布式计算提供通信、容错和数据分发。由于Flink具有处理规模，有状态流处理和事件时间的功能，因此许多企业选择Flink作为流处理平台。 ?...您可以使用Flink将应用程序的状态本地存储在状态后端中，以确保在访问已处理数据时降低延迟。您还可以创建检查点和保存点，以在持久性存储上对流式应用程序进行容错备份。 ?
今天继续和大家聊一下，kafka的各种发行版。kafka历经数年的发展，从最初纯粹的消息引擎，到近几年开始在流处理平台生态圈发力，衍生出了各种不同特性的版本。...你了解几种 kafka kafka的确有好几种，这里我不是指他的版本，是指存在多个组织或公司发布不同特性的kafka。...kafka也同样有多个发行版。 Apache Kafka Apache Kafka是最“正统”的kafka，也应该是你最熟悉的发行版了。...特性对比 说完世面上常见的kafka，我们来比较一下他们的特性 Apache Kafka Apache Kafka，它现在依然是开发人数最多、版本迭代速度最快的kafka。...但是Apache Kafka的劣势在于它仅提供最最基础的组件，对于像Kafka Connect额外的数据工具，社区版kafka只提供了一种连接器，即读写磁盘文件的连接器，而没有与其他外部系统交互的连接器
我们使用以下系统实现日志聚合组件： a) Apache Kafka日志附加程序，用于可伸缩和低延迟的日志收集 b) 使用Apache Flink进行日志提取、索引编制和自定义监视 c) Apache Solr...同时，与产生日志的应用程序完全分离，我们还有另一个Apache Flink流应用程序，它监听来自Kafka的日志消息。...可以定期收集这些文件，但是不幸的是，随着越来越多的应用程序，它变得相当复杂，并且它也不能为我们的实时需求提供足够的延迟。...Kafka在行业中被广泛用作实时数据的消息总线，并提供了我们记录的消息所需的所有功能： • 可扩展到大量生产者应用程序和日志消息 • 易于与现有应用程序集成 • 提供低延迟的日志传输 大多数数据处理框架...选择主题时，我们可以决定让多个应用共享同一主题或使用特定于应用的主题。只要可以将应用程序日志彼此区分开（稍后会详细介绍），我们建议共享日志记录主题以简化提取，除非公司政策要求按职位或部门分开。
图 3，via Spark 官网 Flink 是基于事件驱动的，事件可以理解为消息。...事件驱动的应用程序是一种状态应用程序，它会从一个或者多个流中注入事件，通过触发计算更新状态，或外部动作对注入的事件作出反应。 ?...处理时间是最简单的时间概念，不需要流和机器之间的协调，它能提供最好的性能和最低延迟。...图 11 下面详细讲解 flink 的两段提交思路： ? 图 12 如图 12 所示，Flink checkpointing 开始时便进入到 pre-commit 阶段。...图 15 以上就是 flink 实现恰一次处理的基本逻辑。
一旦一个组织转向数据流式传输，在他们构建的新流水线中结合流处理是唯一合理的选择。 采用数据流式传输而不利用流处理的组织最终会面临比必要的更高的延迟和更高的成本。...Kafka Streams 是 Apache Kafka 生态系统的一部分，是一种基于微服务的客户端库，允许开发人员构建实时流处理应用程序和可扩展的高吞吐量流水线。...这就是为什么您经常看到拥有大量 Kafka 社区实践经验的企业转向 Kafka Streams 的原因，例如。 如果您计划在不久的将来构建流式应用程序，那么开发人员体验是生产力的一个重要预测指标。...例如，使用 SQL 引擎(Flink SQL、ksqlDB 或 Spark SQL)来处理数据流可能是使组织中的业务分析师可以访问实时数据的正确选择。...以下是一些入门的地方： Stream Processing Simplified 介绍了针对 Kafka 用户的 Flink。
为什么上游Flink程序明明开启了checkpoint，下游Kafka消费者还可以实时消费上游Sink的kafka消息，好像没有发生因为上游checkpoint而可能存在的延迟消费现象？...Kafka SQL/Table UML 官方给出的自定义Flink SQL/Table Source/Sink的UML关系图如下， Kafka SQL/Table的核心类有： KafkaDynamicTableFactory...通常，实现涉及刷新数据 preCommit // 提交预先提交的交易。如果此方法失败，则将重新启动Flink应用程序，并为同一事务再次调用recoverAndCommit(Object) 。...4. abort() 删除掉pre-committed的临时文件 问题二 没有延迟的下游kafka消费者现象 ---- 刚开始用Flink SQL做Flink-Kafka端到端exactly once...直接在上述源码分析中的FlinkKafkaProducer打断点调试，因为这里是Flink SQL实现Sink Kafka必由之路。
JobManager是整个执行周期的主要协调者，负责将任务分配给TaskManager以及资源管理。 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。...使用Kafka和Flink的Streaming架构如下 以下是各个流处理框架和Kafka结合的基准测试，来自Yahoo： 该架构由中Kafka集群是为流处理器提供数据，流变换后的结果在Redis中发布...正如你所看到的，即使在高吞吐量的情况下，Storm和Flink还能保持低延迟，而Spark要差多了。...下面是Kafka的生产者代码，使用SimpleStringGenerator()类生成消息并将字符串发送到kafka的flink-demo主题。...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。
在Flink中，应用程序由用户定义的算子转换的数据流组成。这些数据流形成有向图，这些图以一个或多个源开头，并以一个或多个接收器结束。...一个应用可能从流式源消费实时数据如消息队列或分布式日志，例如Apache Kafka或Kinesis。但是Flink也可以从很多数据源中获取有界的，历史的数据。...类似的，Flink应用程序生成的结果流可以发送到各种系统，Flink中保存的状态可以通过REST API访问。...Flink应用程序在分布式集群上并行运行。给定运算符的各种并行实例将在单独的线程中独立执行，并且通常将在不同的机器上运行。 有状态运算符的并行实例集实际上是分片键值存储。...状态始终在本地访问，这有助于Flink应用程序实现高吞吐量和低延迟。您可以选择在JVM堆上保持状态，或者它太大了，有效的组织在磁盘数据结构上。
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