FlinkSQL-通过 MicroBatch 大数据实现吞吐量的提升

最新推荐文章于 2025-05-14 03:06:29 发布
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本文探讨了如何通过Apache Flink的Flink SQL和MicroBatch技术提高大数据处理的吞吐量。Flink SQL提供了一个用于处理结构化和半结构化数据的SQL接口，而MicroBatch则通过批处理优化性能。文章详细介绍了创建Flink SQL环境、定义输入输出表、编写SQL查询、配置MicroBatch参数以及执行查询的步骤，并提供了源代码示例。

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FlinkSQL-通过 MicroBatch 大数据实现吞吐量的提升

引言：
在大数据处理领域，提高数据处理的吞吐量一直是一项关键挑战。Apache Flink 作为一款快速、可靠和灵活的分布式流处理框架，提供了 Flink SQL 这一强大的功能，可以通过使用 MicroBatch 来优化吞吐量和性能。本文将介绍如何使用 Flink SQL 和 MicroBatch 提升大数据处理的吞吐量，并提供相应的源代码示例。

  1. Flink SQL 简介
    Flink SQL 是基于 Apache Flink 的一种用于处理结构化和半结构化数据的 SQL 引擎。它提供了交互式查询和批处理查询的支持，并且具有与传统关系型数据库类似的语义。通过使用 Flink SQL，开发人员可以使用熟悉的 SQL 语句来处理大规模的数据。

  2. MicroBatch 概述
    MicroBatch 是一种数据处理模式，适用于对大型数据集进行高效处理的场景。与传统的实时流处理相比，MicroBatch 更注重批处理性能的优化，通过将输入数据按照固定大小的批次进行处理，从而减少了处理过程中的上下文切换和开销。

  3. 使用 MicroBatch 提升吞吐量的步骤
    为了使用 MicroBatch 提升吞吐量，我们可以按照以下步骤进行操作：

步骤 1: 创建 Flink SQL 环境
首先，我们需要创建一个 Flink

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FlinkSQL解析器：实现大数据计算引擎的高效解析
PixelInk的博客
08-12 294
而FlinkSQL解析器则扮演着关键的角色，将SQL语句转换为可执行的数据计算任务。我们使用Calcite库提供的解析器和优化器，将输入的SQL语句转换为可执行的执行计划，并通过输出执行计划来验证转换的正确性。FlinkSQL解析器为我们提供了一种高效、灵活的大数据计算方式，为大数据技术的发展注入了新的活力。解析器会按照上述的流程转换为对应的执行计划，并输出优化后的执行计划。通过解析器，我们可以将SQL语句转换为逻辑查询计划，并进行优化，以提高查询性能。当我们运行上述代码时，解析器将输出优化后的执行计划。
Flink SQL优化吞吐率的利器——MicroBatch大数据
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08-20 118
在这个背景下，Flink SQL作为一种强大的大数据处理工具，具备高性能和灵活性的特点，成为了许多企业的首选。MicroBatch是一种批处理模式，它将数据按照小批量进行处理，相比传统的流处理和批处理模式，能够在一定程度上提高吞吐率。在上述查询中，我们使用TUMBLE函数定义了一个大小为1分钟的滚动窗口，将订单数据按照客户ID进行分组，并计算每个客户在该窗口内的订单总金额。在上述代码中，我们使用Kafka作为数据源，将订单数据发送到名为"orders_topic"的主题中，并指定数据格式为JSON。
Flink Batch SQL 1.10 实践
数据库技术
12-18 533
Flink作为流批统一的计算框架，在1.10中完成了大量batch相关的增强与改进。1.10可以说是第一个成熟的生产可用的Flink Batch SQL版本，它一扫之前Dataset的羸弱，从功能和性能上都有大幅改进，以下我从架构、外部系统集成、实践三个方面进行阐述。 架构 Stack 首先来看下stack，在新的Blink planner中，batch也是架设在Transformati...
Flink SQL 核心解密 —— 提升吞吐的利器 MicroBatch
weixin_33973600的博客
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之前我们在 Flink SQL 中支持了 MiniBatch, 在支持高吞吐场景发挥了重要作用。今年我们在 Flink SQL 性能优化中一项重要的改进就是升级了微批模型，我们称之为 MicroBatch，也叫 MiniBatch2.0。 在设计和实现 Flink 的流计算算子时，我们一般会把“面向状态编程”作为第一准则。因为在流计算中，为了保证状态（S...
Flink batch SQL demo
weixin_40706727的博客
04-13 463
object BatchSQLDemo2 { case class Order(UserID:Int,name:String,time:String,money:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建flink的批处理运行环境 val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //2.创建table的运行环境 val tableEnv =.
flink sql 知其所以然（十五）：改了改源码，实现了个 batch lookup join（附源码）
qq_34608620的博客
12-05 2871
看了那么多的技术文，你能明白作者想让你在读完文章后学到什么吗？大数据羊说的文章会让你明白
二刷大数据（三）- Flink1.17
qq_58551342的博客
04-18 1704
通过算子链，多个算子的子任务（Subtask）可以共享同一个 Task Slot，避免了跨进程或跨网络的数据交换，减少了线程上下文切换、数据序列化/反序列化的开销，同时也降低了对系统资源的需求。如果作业的并行度大于可用的任务槽数量，部分子任务将在其他 TaskManager 的任务槽中执行，或者等待空闲的任务槽。综上所述，Flink 中的水位线是事件时间处理框架中不可或缺的一部分，它通过动态跟踪和传播事件时间的进展，解决了实时数据流中的乱序问题，确保了基于事件时间的窗口计算能够在合理的时间内准确完成。
Storm、Flink、Spark Streaming性能测试报告（含基准数据）
最新发布
AI天才研究院
05-14 698
随着实时数据处理需求的爆发（如实时风控、智能监控、实时报表），流处理框架成为企业数据中台的核心组件。Storm、Flink、Spark Streaming作为最主流的三大框架，其性能差异直接影响业务落地效果。本文通过控制变量法设计测试方案，覆盖基础流处理、窗口计算、状态管理、容错恢复四大核心场景，输出可复现的基准数据，帮助技术团队根据业务需求选择最优框架。第2章：三大框架核心技术原理对比；第3-4章：测试方案设计与数学指标定义；第5章：基准测试数据与深度分析；第6章：典型业务场景适配建议；
flink实战--flink面试题大全
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FLink聚合性能优化--MiniBatch分析
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Flink 源码解析：大数据 SQL 执行流程
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在大数据领域，Apache Flink 是一个强大的、分布式的流处理和批处理框架。本文将深入探讨 Flink 的 SQL 执行流程，并结合相应的源代码进行解析。本文介绍了 Flink 的 SQL 执行流程，并结合相应的源代码进行了解析。通过深入理解 Flink 的 SQL 执行流程，开发者可以更好地掌握 Flink 的使用和原理。物化视图是将优化后的逻辑查询计划转换为物理执行计划的过程。Flink 使用了任务调度器和执行引擎来执行物化视图，并生成最终的结果。对象，它表示解析后的逻辑查询计划。
95-910-172-源码-FlinkSQL-Flink SQL提升吞吐的利器 MicroBatch
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1.概述 之前我们在 Flink SQL 中支持了 MiniBatch, 在支持高吞吐场景发挥了重要作用。今年我们在 Flink SQL 性能优化中一项重要的改进就是升级了微批模型，我们称之为 MicroBatch，也叫 MiniBatch2.0。 在设计和实现 Flink 的流计算算子时，我们一般会把“面向状态编程”作为第一准则。因为在流计算中，为了保证状态（State）的一致性，需要将状态数据存储在状态后端（StateBackend），由框架来做分布式快照。而目前主要使用的RocksDB,Niagara
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总结起来，FlinkSQL作为Apache Flink生态系统中的关键组成部分，为开发人员提供了一种高效处理大数据的利器。FlinkSQL作为Apache Flink生态系统中的一部分，提供了一种强大而灵活的方式来处理和分析大数据，成为了大数据处理领域的热门技术之一。Apache Flink使用了基于内存的计算模型和多级缓存机制，能够在大规模数据背景下提供出色的处理性能和良好的扩展性。希望本文对你理解FlinkSQL的基本概念和用法有所帮助，为你在大数据处理领域的学习和实践提供一定的指导和启发。
提升吞吐量的利器：MicroBatch 大数据处理
code_welike的博客
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与传统的批处理方式相比，MicroBatch 可以更快地处理数据，并提供更高的吞吐量。通过将数据划分为小批次并进行并行处理，MicroBatch 可以有效地提高大数据处理的吞吐量。此外，MicroBatch 还提供了容错机制，即使在处理过程中出现故障，也能够保证数据的一致性和可靠性。为了有效地处理海量数据，我们需要采用高效的处理方法和工具。总之，MicroBatch 是一种强大的工具，可以显著提升大数据处理的吞吐量。通过将数据划分为小批次并进行并行处理，我们可以有效地利用计算资源，并实现低延迟的数据处理。
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flink给我们提供了,java和scala两套不同的api,现在我们以java来做为开发语言. 首先我们去创建一个项目。 GroupId:com.atguigu ArtifactId:FlinkTutorial 然后点击next。 填上project name以后，我们点击finish。 可以看到这个就是我们创建完的项目。 然后我们要做开发的话，我们要添加一些依赖，那么我们又需要添加哪些依赖呢？ 我们添加以上的一些依赖。 首先是flink-java 我...
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