那么你就有必要了解一下Flink中的回退更新。 简介 通俗的讲"回退更新"就是传统数据里面的更新操作，也就是说Retract是流式计算场景下对数据更新的处理。
Flink SQL 使用高效的二进制数据存储结构 BinaryRow 加速计算性能；使用 Mini-batch 攒批提高吞吐，降低两层聚合时由 Retraction 引起的数据抖动；聚合场景下数据倾斜处理和...Plan 过程中的一个重要机制：Retraction Mechanism （aka....■ 2.4.1 Retraction Mechanism Retraction 是流式数据处理中撤回过早下发（Early Firing）数据的一种机制，类似于传统数据库的 Update 操作。...级联的聚合等复杂 SQL 中如果没有 Retraction 机制，就会导致最终的计算结果与批处理不同，这也是目前业界很多流计算引擎的缺陷。 E.g.2 考虑如下统计词频分布的 SQL。...Retraction 机制又名 Changelog 机制，因为某种程度上 Flink 将输入的流数据看作是数据库的 Changelog，每条输入数据都可以看作是对数据库的一次变更操作，比如 Insert
Flink 的实现方案。...此外，Flink 内置的基于 state 的 Retraction 的机制可以很好地支持供应链场景下的取消订单、换配需求的实现； 后来推出的 CEP 功能使得物流、供应链中实时超时统计需求的实现变得更加简单...案例 1：基于 state 的 Retraction 下图左侧是一个物流订单表，包含了四列数据，即物流订单号、创建时间、是否取消和计划配送公司。...针对该场景，Flink 内置提供了基于 state 的 Retraction 机制，可以帮助轻松实现流式消息的回撤统计。 ? 下图展示了 Retraction 机制的伪代码实现。...需要强调的一点是，左侧使用 last_value 统计的字段 gmt_create、plan_tms、is_cancel，一旦其中的任何一个字段发生变化，都会发生出发 Flink 的 Retraction
引言 前面群里面同学说对flink感兴趣，特别邀请资深流专家张如聪给大家深入分析下Flink里面最重要部分：Flink SQL。...本文对Flink SQL深入浅出，相当有深度的技术分析文章，希望大家会喜欢，对Flink技术上有疑问的也可以联系专家帮忙解答。...一、Flink SQL简介 Flink SQL 是Fllink提供的SQL的SDK API。...val DATASTREAM_DECO_RULES: RuleSet = RuleSets.ofList( // retraction rules DataStreamRetractionRules.DEFAULT_RETRACTION_INSTANCE..., DataStreamRetractionRules.UPDATES_AS_RETRACTION_INSTANCE, DataStreamRetractionRules.ACCMODE_INSTANCE
Flink安装1.1 下载地址Flink版本列表：https://archive.apache.org/dist/flink/最新版1.12.0下载地址：https://archive.apache.org.../dist/flink/flink-1.12.0/flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz1.2 安装Flink下载1.12.0版本：wget https://archive.apache.org.../dist/flink/flink-1.12.0/flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz1解压下载下来的压缩包：tar -xzf flink-1.12.0-bin-scala_2.12...Flink示例运行2.1 批处理例子使用flink自带的word count程序实现单词计数，如果不输入任何参数（输入文件路径和输出文件路径），则使用程序内置的数据：[root@localhost flink.../bin/flink run .
Apache Flink 如何做到持续查询 动态表上面持续查询 在 《Apache Flink 漫谈系列 - 流表对偶(duality)性》 中我们了解到流和表可以相互转换，在Apache Flink流计算中携带流事件的...那么Apache Flink内部是如何正确处理的呢？...= null) { acc.f0 -= 1L //acc.f0 存储记数 } } Apache Flink内部这种为事件进行打标的机制叫做 retraction。...retraction机制保障了在流上已经流转到下游的脏数据需要被撤回问题，进而保障了持续查询的正确语义。...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
介绍了下Flink的架构、组件以及组件的相关功能 Flink概述 1.Flink架构 ?...拓展库：Flink 还包括用于复杂事件处理，机器学习，图形处理和 Apache Storm 兼容性的专用代码库。...2.Flink组件 Flink工作原理 Job Managers、Task Managers、客户端（Clients） ? Flink程序需要提交给Client。...Slot的个数就代表了一个Flink程序的最高并行度，简化了性能调优的过程 允许多个Task共享Slot，提升了资源利用率 默认情况下，Flink 允许 subtasks 共享 slots，即使它们是不同...参考 Flink 基本工作原理 分布式运行时环境
flink yarn flink on yarn有两种模式，分别是session cluster和per job session cluster session cluster是一个long running...的模式，先拉起一个flink集群，然后大家向这个集群提交任务 集群启动的脚本如下 bin/yarn-session.sh -n4 -jm1024 -tm 4096 -s 2 任务运行模式 同步和异步 主要体现命令的区别在如下...同步 bin/flink run -c mainClass /path/to/user/jar 异步 bin/flink run -d -c mainClass /path/to/user/jar per...job per job，是每个任务对应一个集群，每次提交的时候会单独拉一个集群起来，任务run的命令如下 同步 bin/flink run -m yarn-cluster -d -c mainClass.../path/to/user/jar 异步 bin/flink run -d -m yarn-cluster -d -c mainClass /path/to/user/jar
介绍了Flink的程序结构 Flink程序结构 概述 任何程序都是需要有输入、处理、输出。...那么Flink同样也是，Flink专业术语对应Source，map，Sink。而在进行这些操作前，需要根据需求初始化运行环境 执行环境 Flink 执行模式分为两种，一个是流处理、另一个是批处理。...再选择好执行模式后，为了开始编写Flink程序，需要根据需求创建一个执行环境。...否则，如果正在执行JAR，则Flink集群管理器将以分布式方式执行该程序。...Sink DataSet Data Sink 参考 Flink程序结构
Flink提供了开箱即用的各种窗口，比如滑动窗口、滚动窗口、会话窗口以及非常灵活的自定义的窗口。 1.2 Flink API Flink分层API主要有三层，如下图： ?...1.3 Flink的用途 Flink能用来做什么？回顾一下Flink up前几站的分享，有非常多的嘉宾分享了他们在自己公司里面基于Flink做的一些实践，包括携程、唯品会、饿了么、滴滴、头条等等。...Retraction机制是Dynamic Table最重要的一个功能，基于Retraction才能够正确地实现多级Application、多级Join，才能够保证语意与结果的一个正确性。...2.3 Flink Checkpoint & Recovery的历史变迁 Checkpoint机制在Flink很早期的时候就已经支持，是Flink一个很核心的功能，Flink社区也一直致力于努力把Checkpoint...在Flink 1.5.0时期，Flink首次对外正式地提到新的部署模型和处理模型。
you may need to make some adjustments to your application and setup in the future, when you upgrade Flink
of Flink that is, Flink’s streaming API....Flink的最新版本重点支持批处理，流处理，图形处理，机器学习等各种功能.Flink 0.7引入了Flink最重要的特性，即Flink的流媒体API。 最初版本只有Java API。...在前面的章节中，我们尝试了解Flink体系结构及其执行模型。 由于其强大的架构，Flink充满了各种功能。...Flink的分布式轻量级快照机制有助于实现高度的容错性。它允许Flink提供高吞吐量性能和保证交付。...Flink为批处理和流数据处理提供API。所以一旦你建立了Flink的环境，它可以容易地托管流和批处理应用程序。事实上，Flink的工作原理是流式处理，并将批处理视为流式处理的特例。
图片来源：Retraction Watch官网 究其原因，期刊在内部调查过程中，发现了严重的不当引用，大多存在重复引用。...图片来源：Retraction Watch官网 通过更新后的《全球撤稿数据库》发现，目前撤稿的文献数量已超过18000篇。...图片来源：Retraction Watch官网 02 2019年9月，美国芝加哥的病理学家Yashpal Kanwar因伪造实验图像及其他学术不端问题被撤稿5篇SCI论文。...图片来源：人物周刊 笔者在Retraction Watch官网查询最新更新的撤稿排行榜。排在前10名的，竟然有5名都是生物、医学领域的大佬。 ?...图片来源：Retraction Watch官网 其实，撤稿的原因有多种。“学术造假”不同于“学术过失”，它对于研究者的影响是极大的，很有可能就直接断送了学术生涯。
1 Flink跟Spark Streaming的区别? 1）Flink 是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。...9 CheckPoint 9.1 Flink 的容错机制（checkpoint） Checkpoint 机制是 Flink 可靠性的基石，可以保证 Flink 集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出...所以下面先来了解一下 Flink 的网络流控（Flink 对网络数据流量的控制）机制。...33 Flink Job 的提交流程 用户提交的 Flink Job 会被转化成一个 DAG 任务运行， 分别是： StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph， Flink...36 Flink重启策略 37 Flink侧输出流 38 自定义Function 39 Flink 的JOIN操作
前言我们通常说的Flink是来Apache Flink，他是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。...Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。...什么是Flink官方地址：https://flink.apache.org/在官网上开头有一段话就讲到Apache Flink，翻译过来就是：Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态计算...从官网来看，Flink有以下5种能力：正确性保证：Flink提供了精确一次的状态一致性保障，这使得它能够保证数据的准确性和可靠性。Flink还支持实践时间驱动处理和延迟时间处理。...总结本文通过Flink官网来了解Flink是什么，Flink是一个事件驱动框架引擎，得力于Flink的能力，我们可以解决工作中的很多事情，Flink主要应用场景包括实时数据计算、实时数据仓库和ETL、事件驱动型场景
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？...那么Apache Flink内部是如何正确处理的呢？...= null) { acc.f0 -= 1L //acc.f0 存储记数 } } Apache Flink内部这种为事件进行打标的机制叫做 retraction。...retraction机制保障了在流上已经流转到下游的脏数据需要被撤回问题，进而保障了持续查询的正确语义。...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
Flink从平流层分布式执行引擎的一个分支开始，并于2014年3月成为Apache孵化器项目。2014年12月，Flink被接受为Apache顶级项目。...下面是Apache Flink的发布表（截止到目前为止，最新的发布版本为v1.18）帮助我们了解flink的发展历史：阿里巴巴和Blink如果提到Flink，那么就不得不提一下阿里巴巴的Blink。...这一合并过程发生在2019年8月22日，正式发布Apache Flink 1.9.0 版本，合并后，Flink 1.9中存在两个Planner：Flink Planner和Blink Planner。...)这表明Blink的代码已经被正式集成到Flink的官方代码中，并成为了Flink的一部分。...总结本文通过Flink和Blink来了解Flink的由来，了解在阿里贡献了很多代码给Flink，作为一个全球最大的电商公司，阿里使用Flink搜索、搜索算法实时A/B测试、在线机器学习、系统精准推荐功能等
同时Flink支持高度容错的状态管理，防止状态在计算过程中因为系统异常而出现丢失，Flink周期性地通过分布式快照技术Checkpoints实现状态的持久化维护，使得即使在系统停机或者异常的情况下都能计算出正确的结果...Flink的具体优势有以下几点： 同时支持高吞吐、低延迟、高性能 Flink是目前开源社区中唯一一套集高吞吐、低延迟、高性能三者于一身的分布式流式数据处理框架。...针对内存管理，Flink实现了自身管理内存的机制，尽可能减少JVM GC对系统的影响。...另外，Flink通过序列化/反序列化方法将所有的数据对象转换成二进制在内存中存储，降低数据存储的大小的同时，能够更加有效地对内存空间进行利用，降低GC带来的性能下降或任务异常的风险，因此Flink较其他分布式处理的框架会显得更加稳定...更多实时计算,Flink,Kafka,ES等相关技术博文，欢迎关注实时流式计算
Flink的内存管理了，有兴趣的同学可以参阅下： 《Flink教程（01）- Flink知识图谱》 《Flink教程（02）- Flink入门》 《Flink教程（03）- Flink环境搭建》 《Flink...教程（04）- Flink入门案例》 《Flink教程（05）- Flink原理简单分析》 《Flink教程（06）- Flink批流一体API（Source示例）》 《Flink教程（07）- Flink...）》 《Flink教程（13）- Flink高级API（状态管理）》 《Flink教程（14）- Flink高级API（容错机制）》 《Flink教程（15）- Flink高级API（并行度）》 《Flink...教程（16）- Flink Table与SQL》 《Flink教程（17）- Flink Table与SQL（案例与SQL算子）》 《Flink教程（18）- Flink阶段总结》 《Flink教程（19...监控》 《Flink教程（28）- Flink性能优化》 《Flink教程（29）- Flink内存管理》 本文主要讲解Flink与Spark的区别。
1、基本组件栈 了解Spark的朋友会发现Flink的架构和Spark是非常类似的，在整个软件架构体系中，同样遵循着分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口...Flink分为架构分为三层，由上往下依次是API&Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层 API&Libraries层 作为分布式数据处理框架，Flink同时提供了支撑计算和批计算的接口...物理部署层 该层主要涉及Flink的部署模式，目前Flink支持多种部署模式：本地、集群(Standalone、YARN)、云(GCE/EC2)、Kubenetes。...Flink基本架构图 Flink系统主要由两个组件组成，分别为JobManager和TaskManager，Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则，JobManager为Master节点...协调过程都是在Flink JobManager中完成。
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