实时计算之Flink介绍

最新推荐文章于 2024-10-13 17:51:23 发布
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#flink

Flink是一个专注于低延时和高吞吐的流处理框架，提供状态计算功能，适用于电商、市场营销、物联网和金融等领域。其主要特点包括事件驱动、时间语义支持、精确一次的状态一致性保证以及与多种存储系统的连接。对比Spark Streaming，Flink强调流的概念，运行时架构支持更高效的事件处理。
Flink介绍

Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。

优点
  • 低延时
  • 高吞吐
  • 结果的准确性和良好的容错性
应用场景

电商和市场营销

  • 数据报表、广告投放、业务流程需要
    物联网
    • 传感器实时数据采集和显示、实时报警
      银行和金融业
    • 实时结算和通知推送，实时监测异常行为
流处理的演变

lambda架构
- 用两套系统，同时保证低延迟和结果准确
在这里插入图片描述

流程的演变

在这里插入图片描述

Flink的主要特点
  • 时间驱动(Event-driven)
    在这里插入图片描述
基于流的世界观

在Flink的世界观中，一切都是由流组成的,离线数据是有界的流;实时数据是一个没有界限的流：就是所谓的有界流和无界流。

最低0.47元/天 解锁文章
Apache Flink在IoT指标开发流处理全过程案例
大模型大数据攻城狮的专栏
06-20 637
IoT数据流往往需要基于时间窗口进行聚合计算，比如计算每5分钟内的平均温度。这涉及到定义窗口策略和使用parsedData.keyBy(0) // 根据设备ID分组.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5))) // 定义5分钟滚动窗口.process(new AverageTemperature()) // 自定义窗口函数计算平均温度.print();
Flink笔记1：Flink简介
Cape_sir
12-01 289
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。 1、国内企业的应用 2、行业的应用 电商和市场营销 数据报表、广告投放、业务流程需要 物联网（IOT） 传感器实时数据采集和显示、实时报警，交通运输业 电信业 基站流量调配 银行和金融业 实时结算和通知推送，实时检测异常行为 3、目标 低延迟 高吞吐 结果的准确性和良好的容错性 4、传统数据处理框架 1）事务处理 2）分析处理 将数据从业务数据库复制到数仓，再进行分析和查询 3）有状态的流式处理 4）
Flink实时计算指标对数方案
诸葛子房的博客
10-16 1801
对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说，产品上展示的实时数据，pv、uv、gmv等等，怎么知道这些数据是不是正确的呢？当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字，那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢？这就需要一套实时数据对数方案，本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍，说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。 一、背...
大数据实时计算流程介绍
m0_60258751的博客
10-25 1329
实时计算是常见的大数据计算场景。而批处理计算引擎一般需要几分钟或者几小时才能返回结果，显然无法满足该场景的计算需求。基于实时计算的需求，流式计算引擎应运而生。目前，应用得较多的流式计算引擎主要有Spark、Storm和Flink。典型的实时计算流程如下图所示，首先通过Flume实时采集数据，然后通过消息队列对采集的数据进行缓存，之后应用流式计算引擎实施计算，最后将计算的结果存储在高速的查询引擎中，以便后续高效地使用这些数据支持报表开发、多维分析或者数据挖掘等。
Flink 实时计算指标对数方案
ShuYunBIGDATA的博客
11-12 876
实时计算Flink——基本概念
weixin_34160277的博客
11-14 1205
产品模型 项目空间（Project） 项目空间是实时计算 Flink最基本的业务组织单元，是您管理集群、作业、资源、人员的基本单元。您可以选择创建项目，也可以用子账号身份加入其它Project中。实时计算的项目空间，通过阿里云RAM主子账号支持多人协作。 作业（Job） 类似于MaxCompute或Hadoop Job，一个实时计算的作业描述了一个完整的...
大数据实时计算Flink SQL架构介绍.pptx
10-14
大数据实时计算Flink SQL架构介绍 大数据实时计算Flink SQL架构介绍是阿里巴巴Blink团队开发的一款基于Apache Flink的实时计算引擎。该架构介绍了Flink SQL的基本概念、核心功能、优化技术和应用场景。 Flink SQL...
实时计算Flink应用场景
最新发布
hong161688的博客
10-13 2132
Flink是一个开源的流处理和批处理框架，具有低延迟、高吞吐、容错性强等特点，适用于大规模的实时数据处理和分析。它能够处理包括事件流、日志、传感器数据等各种类型的数据，因此在多个行业和领域有着广泛的应用。以下将详细介绍Flink在实时计算中的几个典型应用场景。
大数据实时计算Flink SQL解密
06-26
### 大数据实时计算Flink SQL解密 #### 背景 在2018年的第九届中国数据库技术大会上，来自阿里巴巴集团的伍翀(花名：云邪)进行了主题为“大数据实时计算Flink SQL解密”的分享。伍翀拥有北京理工大学硕士学位，并...
一文让你彻底了解大数据实时计算引擎Flink
02-23
随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计算的框架（Hadoop、Storm、Spark、Flink）。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。第一代：Hadoop承载的MapReduce第二代：支持DAG（有向无环图）框架的计算...
实时计算业务介绍
あずにゃん梓喵的博客
07-04 613
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 4.1 实时计算业务介绍 学习目标 目标 了解实时流计算 了解实时计算的业务需求 知道实时计算的作用 应用 无 随着移动设备、物联网设备的持续增长，流式数据呈现了爆发式增长，同时，越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求，基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求，在这个背景下，各种实时流处理平台应运而生。
iot-trucking-app-flink:带有Flink的IoT货运应用程序（具有Table API和SQL）
05-08
带有Flink的IoT货运应用 该项目通过Flink（主要是Flink Table API和SQL）重新实现了HDF IoT货运应用。 ，Hadoop首脑会议2017年 该项目提供了几个示例应用程序，分别利用了流流连接，窗口聚合和重复数据删除。 该项目取决于Flink 1.5.0。 应用程序取决于Truck Geo Event和Truck Speed Event，有关详细信息， 中的 。 应用程序还假定卡车地理事件和卡车速度事件都被吸收到Kafka主题中，这可以通过轻松完成。 要在此项目上运行应用程序，请按照以下步骤操作： 建立项目 sbt assembly 为输入事件和结果创建Kafka主题 $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --topic truck_events_stream \ --zookeeper localhos
实时计算Flink——产品特点
weixin_33769207的博客
11-14 479
产品特点 相较于其他流计算产品，阿里云实时计算提供极具竞争力的产品优势。您可以充分利用实时计算提供的产品优势，方便快捷的解决自身业务实时化大数据分析的问题。 强大的实时处理能力 不同于其他开源流计算中间件只提供粗陋的计算框架，大量的流计算细节需要业务人员重新实现。阿里云实时计算集成诸多全链路功能，方便用户进行全链路流计算开发，包括： 强大的流计算...
从Flink上谈当今实时流处理
Ricky点滴
04-27 1169
0. 序 在当前数据量激增传统的时代，不同的业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效地处理，成为当下大多数公司所面临的问题。 但随着数据的不断增长，新技术的不断发展，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性，企业需要能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理技术来处理日益增长的数据。 相对于传统的数据处理模式，流式数据处理则有着更高的处理效率和成本控制。Apach...
什么是大数据「实时流计算」？深度解析它的4大应用及4个特点
大数据
03-12 3539
导读：火灾已经爆发后才知道救火，交通已经阻塞后才知道疏通，羊毛已经被“羊毛党”薅光后才知道堵上漏洞，股价已经拉升后才知道后悔……为什么我们不能在这些事情...
No.5 - 第一章 启航 - 事件驱动型应用的架构 | Flink 知其然，知其所以然
开源社KAIYUANSHE的博客
06-10 347
|文末 点击【在看】留言 反馈 | 本小节介绍了事件驱动型型应用在利用传统数据库的解决方案和集成Apache Flink流计算方式进行解决的方案，同时介绍了利用数据库方案的不足，也简单说...
Flink 时间窗口在 IoT 项目中的应用实战
大模型大数据攻城狮的专栏
06-26 1065
本文将通过实际案例，详细介绍 Flink 中的滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）和会话窗口（Session Window）在 IoT 项目中的应用。滚动窗口适用于需要固定时间间隔统计的场景，滑动窗口适用于需要连续更新统计的场景，而会话窗口适用于需要检测活动会话的场景。在这个项目中，我们可以使用会话窗口来分析用户在一定时间内的操作记录，识别用户的活跃度和偏好。接下来，我们将通过三个实际的 IoT 项目案例，详细介绍如何在 Flink 中应用这三种时间窗口。
flink进阶篇-01-Flink 简介
q287573145的博客
04-12 595
1、初识 Flink Flink 起源于 Stratosphere 项目，Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其 他的大学共同进行的研究项目，2014 年 4 月 Stratosphere 的代 码被 复制 并捐赠 给了 Apache 软件基 金会， 参 加 这个 孵化项 目的 初始 成员 是Stratosphere 系统的核心开发人员，2014 年 12 月，Flink 一跃成为 Apache 软 件基金会的顶级项目。 在德语中，Flink
Flink实时物联网数据处理
AI天才研究院
01-18 1737
1.背景介绍 物联网(Internet of Things, IoT)是一种通过互联网将物体和物体、物体和人、人与人之间进行信息交换和传输的新兴技术。物联网的发展为各行业带来了巨大的变革，特别是在实时数据处理和分析方面，物联网为我们提供了大量的实时数据，这些数据在很多场景下具有极高的价值。 实时数据处理是物联网的核心技术之一，它需要处理大量的实时数据，并在极短的时间内进行分析和处理，从而实现快...
深入解析大数据实时计算引擎Flink
"Flink 大数据实时计算引擎详解" Flink是大数据实时计算领域的重要引擎，它被设计用于处理有界和无界数据流。在大数据计算发展的历程中，Flink被视为第四代计算引擎，代表了对流处理、批处理、机器学习和图计算等...
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