Apache Flink

—————————————— 版权声明：本文为博主「henyu」的原创文章，遵循CC 4.0 by-sa版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接： https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=11430012 一 、 概述 在大数据的浪潮之下，技术的更新迭代十分频繁。受技术开源的影响，大数据开发者提供了十分丰富的工具。但也因为如此，增加了开发者选择合适工具的难度。在大数据处理一些问题的时候，往往使用的技术是多样化的。这完全取决于业务需求，比如进行批处理的MapReduce，实时流处理的Flink，以及SQL交互的Spark SQL等等。而把这些开源框架，工具，类库，平台整合到一起，所需要的工作量以及复杂度，可想而知。这也是大数据开发者比较头疼的问题。而今天要分享的就是整合这些资源的一个解决方案，它就是 Apache Beam。 Beam是一个统一的编程框架，支持批处理和流处理，并可以将用Beam编程模型构造出来的程序，在多个计算引擎（Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark, Google Cloud Dataflow等）上运行。 本文重点不在于讲解 apache beam 的优缺点及应用前景，着重在于为初识beam ，而不知道怎么入门编写代码的朋友抛转引玉。 二、apache beam

分享嘉宾：余意 58同城 高级架构师 编辑整理：史士博 内容来源：58大数据系列直播 出品平台：DataFun 注：欢迎转载，转载请在留言区留言。 导读： 58离线计算平台基于 Hadoop 生态体系打造，单集群4000+台服务器，数百 PB 存储，日40万计算任务，面临挑战极大。58 大数据平台的定位主要是服务数据业务开发人员，提高数据开发效率，提供便捷的开发分析流程，有效支持数据仓库及数据应用建设。通常大数据平台通用基础能力包括：数据存储、实时计算、离线计算、数据查询分析，本次分享将聚焦大数据平台离线计算和大家一起系统的探讨58在离线计算平台建设实践的思路、方案和问题解决之道。 本文主要内容包括： 58在集群快速增长的过程中遇到的问题以及解决之道； 58大数据集群跨机房迁移的相关工作，如何在5个月时间快速完成3000台集群服务的迁移工作。 ▌ 数据平台部简介 数据平台部是负责58统一大数据基础平台能力建设。平台负责的工作主要包括以下几部分： 数据接入： 文本的收集，我们采用 flume 接入，然后用 kafka 做消息缓冲，我们基于 kafka client 打造了一个实时分发平台，可以很方便的把 kafka 的中间数据打到后端的各种存储系统上。 离线计算： 我们主要基于 Hadoop 生态的框架做了二次定制开发。包括 HDFS、YARN、MR、SPARK。 实时计算：

分享嘉宾：余意 58同城 高级架构师 编辑整理：史士博 内容来源：58大数据系列直播 出品平台：DataFun 注：欢迎转载，转载请在留言区留言。 导读： 58离线计算平台基于 Hadoop 生态体系打造，单集群4000+台服务器，数百 PB 存储，日40万计算任务，面临挑战极大。58 大数据平台的定位主要是服务数据业务开发人员，提高数据开发效率，提供便捷的开发分析流程，有效支持数据仓库及数据应用建设。通常大数据平台通用基础能力包括：数据存储、实时计算、离线计算、数据查询分析，本次分享将聚焦大数据平台离线计算和大家一起系统的探讨58在离线计算平台建设实践的思路、方案和问题解决之道。 本文主要内容包括： 58在集群快速增长的过程中遇到的问题以及解决之道； 58大数据集群跨机房迁移的相关工作，如何在5个月时间快速完成3000台集群服务的迁移工作。 ▌ 数据平台部简介 数据平台部是负责58统一大数据基础平台能力建设。平台负责的工作主要包括以下几部分： 数据接入： 文本的收集，我们采用 flume 接入，然后用 kafka 做消息缓冲，我们基于 kafka client 打造了一个实时分发平台，可以很方便的把 kafka 的中间数据打到后端的各种存储系统上。 离线计算： 我们主要基于 Hadoop 生态的框架做了二次定制开发。包括 HDFS、YARN、MR、SPARK。 实时计算：

1.HBase读写的方式概况 主要分为： 纯Java API读写HBase的方式； Spark读写HBase的方式； Flink读写HBase的方式； HBase通过Phoenix读写的方式； 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式，而第二、第三则分别是Spark、Flink集成HBase的方式，最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式，Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark、Flink中调用。 注意： 这里我们使用HBase2.1.2版本，以下代码都是基于该版本开发的。 2. 纯Java API读写HBase 2.1 连接HBase 这里我们采用静态方式连接HBase，不同于2.1.2之前的版本，无需创建HBase线程池，HBase2.1.2提供的代码已经封装好，只需创建调用即可： /** * 声明静态配置 */ static Configuration conf = null ; static Connection conn = null ; static { conf = HBaseConfiguration.create(); conf.set( "hbase.zookeeper.quorum", "hadoop01,hadoop02,hadoop03" ); conf.set( "hbase.zookeeper.property

1.什么是flink Apache Flink® - Stateful Computations over Data Streams 2.启动 下载地址 我下载了1.7.2 版本 解压到本地文件目录下 进入bin路径 D:\software\flink-1.7.2\bin 打开cmd 运行start-cluster.bat脚本 此时显示： D:\software\flink-1.7.2\bin>start-cluster.bat Starting a local cluster with one JobManager process and one TaskManager process. You can terminate the processes via CTRL-C in the spawned shell windows. Web interface by default on http://localhost:8081/. 打开浏览器，输入http://localhost:8081/ 启动成功 3.执行示例程序 3.1.从D:\software\flink-1.7.2\examples upload一个Job到flink上，如下图 3.2.选中，提交job 3.3.执行job，查看job的执行 3.4.执行结果查看 其他程序流程一样 来源： oschina 链接：

[Flink]Flink三种运行模式安装部署以及实现WordCount 前言 Flink三种运行方式：Local、Standalone、On Yarn。成功部署后分别用Scala和Java实现wordcount 环境 版本：Flink 1.6.2 集群环境：Hadoop2.6 开发工具: IntelliJ IDEA 一.Local模式 解压：tar -zxvf flink-1.6.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz cd flink-1.6.2 启动：./bin/start-cluster.sh 停止：./bin/stop-cluster.sh 可以通过master：8081监控集群状态 二.Standalone模式 集群安装 1：修改conf/flink-conf.yaml jobmanager.rpc.address: hadoop100 2：修改conf/slaves hadoop101 hadoop102 3：拷贝到其他节点 scp -rq /usr/local/flink-1.6.2 hadoop101:/usr/local scp -rq /usr/local/flink-1.6.2 hadoop102:/usr/local 4：在hadoop100(master)节点启动 bin/start-cluster.sh 5：访问http:/

####1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件，即可以用作基于离线分布式计算，也可以应用于实时计算。Flink可以自己搭建集群模式已提供为庞大数据的计算。但在实际应用中。都是计算hdfs上的数据文件，所以更多的建立在基于hadoop集群，而hadoop集群的资源调度组件为yarn，所以Flink on yarn本身就是提供了集群模式，将flink计算的资源调度和管理交给yarn，这里详细介绍flink on yarn的配置(默认hadoop几圈是配置没有问题的) ####2. 配置yarn-site.xml 这里的配置主要是配置执行的资源信息 ####3. 配置flink-conf.ymal 注意:最后两行的配置至关重要，如果不配会导致执行的结果没问题，但当flink提交执行结果报错从而导致整个任务进程都在影响下个任务的执行，其他配置都是配置flink的一些基本资源信息 ####4. 执行flink任务 ./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 -yjm 1024 -ytm 1024 /wordspace/meijs/yndata-1.0.jar 20180318 15 该命令指定了nodemanager的个数，jobmanager的内存信息和taskmanager的内存信息 当执行任务出现以下信息证明成功

身处大数据圈近5年了，在我的概念里一直认为大数据最牛的两个东西是Hadoop和Spark。18年下半年的时候，我突然发现身边很多大数据牛人都是研究学习Flink，甚至连Spark都大有被冷落抛弃的感觉。何以至此，Flink是个什么鬼？ Apache Flink（简称Flink）是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。 大数据生态圈很庞大，优秀的框架和组件就笔者了解的不下20个，为何Flink如此受宠？那么多人而且还是薪资待遇不错的大数据技术人要痴迷于它？笔者总结一下，大概以下几个原因： 1. 从技术角度来说，目前大数据计算引擎中， 能够同时支持流处理和批处理的计算引擎，只有Spark和Flink。其中Spark的技术理念是基于批来模拟流的计算。而Flink则完全相反，它采用的是基于流计算来模拟批计算。从技术发展方向看，用批来模拟流有一定的技术局限性，并且这个局限性可能很难突破。而Flink基于流来模拟批，在技术上有更好的扩展性。 2. 从语言方面来说，虽然Flink和Spark都支持多种语言，但Flink核心语言是Java，而Spark核心语言是Scala。Java语言毫无疑问用户基础更大，无论从技术选型还是团队人员稳定方面考虑，以Java作为核心语言的Flink更受偏爱。 3.

“不管国内或全球“新冠”疫情有多严重、还得持续多久，我只想先保住我的工作，如果降薪，我也能在短时间找到待遇更好的下一个东家”。 ——《大数据就业特训营》23期学员李斌 2014年做大数据培训至今，已有5年之多，可以说大数据技术的发展变化速度之快，用“突飞猛进”来说毫不夸张。就单从计算引擎领域的发展来说，2014年之前，想必都还在使用MapReduce来做离线计算，速度虽然慢，但能处理TB级别的数据规模，还是相当兴奋的。2014-2018，Spark以其基于内存计算，速度更快等优势强势入场，大部分大数据人员又一窝蜂的转向Spark及其生态体系的开发。2017至今，随着实时应用场景的需求扩大，Flink以其真正的实时计算终于在沉默中爆发，人们又开始转向Flink及其生态体系的开发。那么，数据人下一步可能转向的领域在哪里？是什么呢？大批往期学员是这样说的 “我不想只做Hadoop、Spark、Flink层面的技术开发，我想深入到数仓体系构建、数据资产管理等核心领域”。我也在想，随着Hadoop、Spark、Flink开发人员越来越多，企业对数据资产管理的重视程度越来越高、企业数据化转型的要求越来越迫切，围绕数据资产管理的大数据开发将注定会成为一个新的方向，这个方向也将会发展更持久、能力要求更高、薪资待遇更好、发展前景更优。 借此机会，结合企业真实应用场景为大家梳理出“5大体系11步流程

前言 Data Sources 是什么呢？就字面意思其实就可以知道：数据来源。 Flink 做为一款流式计算框架，它可用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时的处理些实时数据流，实时的产生数据流结果，只要数据源源不断的过来，Flink 就能够一直计算下去，这个 Data Sources 就是数据的来源地。 Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 来为你的程序添加数据来源。 Flink 已经提供了若干实现好了的 source functions，当然你也可以通过实现 SourceFunction 来自定义非并行的 source 或者实现 ParallelSourceFunction 接口或者扩展 RichParallelSourceFunction 来自定义并行的 source， Flink StreamExecutionEnvironment 中可以使用以下几个已实现的 stream sources， 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4312837/blog/3652141