实时计算Flink——快速入门概述

最新推荐文章于 2025-06-24 17:18:43 发布
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文章标签： 大数据 运维
原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/669087
随着科技发展，数据安全日益重要。阿里云实时计算FlinkSQL团队研发流式数据实时JOIN技术，实现数据正确性和时效性的同时，进行实时监控报警。本文详细介绍安全监控业务架构及操作流程。

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本页目录

文本提供了一个安全监控作业案例，来帮助您了解实时计算开发流式作业。

安全监控背景介绍

随着科技的进步，数据的安全越来越被世人所关注，安全实时监控报警尤为重要。但是怎样在同时保证数据的正确性和实效性的前提下，在流式的数据里做实时监控报警呢？阿里云实时计算 Flink SQL团队对这一难题做出了攻克，将流式数据的源表和黑名单的维表进行实时JOIN。

以下案例是对实时监控报警的诠释。

安全监控业务架构图

111

作业操作流程

操作流程图

作业操作具体步骤如下。

本文转自实时计算——快速入门概述

Flink与Doris集成：实时大数据分析新选择
大数据洞察的博客
07-20 359
为什么需要把Flink（流处理引擎）和Doris（实时OLAP数据库）放在一起用？它们是如何配合工作的，能解决哪些实际问题？范围覆盖：核心概念解释、集成架构、代码实战、应用场景，适合想入门实时大数据分析的开发者（哪怕你是“小学生”水平，也能听懂）。用“快递分拣”的故事引出主题；解释Flink和Doris的核心概念（像给小学生讲“传送带”和“快递柜”）；讲清楚两者的集成原理（传送带怎么连快递柜）；用代码实战演示“如何用Flink处理数据并写入Doris”；
Flink实时计算引擎-01 核心概念、架构解析、安装部署与入门实战
yangwei2048的博客
03-23 3074
Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，能够对有界和无界数据流进行有状态计算。它支持批流统一处理，具有低延迟、高吞吐的特点，并保证Exactly-once语义。Flink可以部署在YARN、Mesos、Kubernetes等集群环境中，能处理万亿级事件和TB级状态数据。其核心架构包括JobManager（Master节点）和TaskManager（Worker节点），采用内存优化设计和异步检查点机制确保高性能和容错性。Flink广泛应用于实时智能推荐、欺诈检测、复杂事件处理、实时数仓等场景，通过
分布式实时计算课程学习（4.2）——Flink编程入门
weixin_46880810的博客
04-18 343
案例：每隔1秒统计过去5秒每个单词出现的次数 1.分析：滑动窗口，步长1秒，窗口大小5秒 2.在maven工程realtime中，为pom添加如下依赖： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.11.3</version> <scope.
flink实时计算
zhaoyangjian724的专栏
05-11 710
rw-r--r-- 1 root root 0 5月 10 05:06 flink-root-taskexecutor-1-centos6.out。-rw-r--r-- 1 root root 16253 5月 10 05:06 flink-root-taskexecutor-1-centos6.log。-rw-r--r-- 1 root root 0 5月 10 19:41 flink-root-taskexecutor-2-centos6.out。
从零开始学Flink：开启实时计算的魔法之旅
最新发布
weixin_40564837的博客
06-24 21
大数据是数据领域的“三体问题”，指无法用传统数据处理工具在合理时间内捕获、管理和处理的数据集合。体量（Volume）：数据规模达到ZB级别（1 ZB = 10亿TB）。例如，全球每天产生2.5 EB数据，相当于25亿部高清电影。速度（Velocity）：数据产生速度极快，如粒子对撞实验每秒产生PB级数据。多样性（Variety）：结构化数据仅占20%，其余为日志、图片、视频等非结构化数据。价值密度（Value）：有效信息比例极低，需通过复杂挖掘提炼价值（如监控视频中有用片段可能仅占0.01%）
Flink--实时计算
加油
11-02 206
在flink是事件触发，所谓的事件触发指的是数据来一条就会处理一条数据，延时低，但是spark不能事件触发的原因是与底层的框架有关是mapreduce模型的，导致spark不能做实时任务。在日常的生活中，用户在使用系统的时候会产生数据，此时产生的数据又会又会推动系统的决策，做出的决策又会去影响用户，形成一个闭环的链。离线计算：是一种批量，高延迟，主动发起的计算任务，数据延迟处理，结果是N+1的模式。实时计算：是一种低延迟，持续，事件触发的计算任务，数据实时处理，结果实时保存。主要是微批处理，延迟比较大。
Flink实时计算运用（二）Flink快速入门应用
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Mirson - 多一些分享, 多一些进步
04-26 3万+
1. Flink基础案例 环境搭建配置 FLINK集成，POM配置 <dependencies> <!-- Flink的核心依赖组件 --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-walkthrough-common_${scala.binary.version}</artifactId
实时计算Flink
code__online的博客
05-02 1132
实时计算Flink 三种实时计算框架storm、spark streaming和flink的对比 storm延迟低但吞吐量小 spark streaming吞吐量大，但延迟高 flink是一种兼具低延迟和高吞吐量特点的流计算技术，还是一套框架中能同时支持批处理和流处理的 一个计算平台 Flink流处理特性 高吞吐、低延迟、高性能 支持带有事件时间的窗口（Window）操作 支持有状态计算的Exactly-once语义 支持高度灵活的窗口（Window）操作，支持基于time、count、session
Flink 安装与入门：开启流式计算新时代
天冬忘忧的博客
11-25 1493
在当今大数据蓬勃发展的时代，数据处理的时效性愈发关键。传统基于先存储再批量处理的数据方式，在面对诸如网站实时监控、异常日志即时分析等场景时，显得力不从心。随着 5G、物联网等技术的兴起，海量数据如潮水般涌来，且对实时处理需求激增，流式计算应运而生，而 Flink 作为流式计算领域的佼佼者，正散发着独特魅力，接下来就让我们深入探究 Flink 的安装与入门知识。
【Flink-1.17-教程】-【一】Flink概述、Flink快速入门
weixin_53543905的博客
01-15 1673
对于Flink而言，流才是整个处理逻辑的底层核心，所以流批统一之后的 DataStream API 更加强大，可以直接处理批处理和流处理的所有场景。 下面我们就针对不同类型的输入数据源，用具体的代码来实现流处理。 Flink 还具有一个类型提取系统，可以分析函数的输入和返回类型，自动获取类型信息，从而获得对应的序列化器和反序列化器。但是，由于 Java 中`泛型擦除`的存在，在某些特殊情况下（比如 Lambda 表达式中），自动提取的信息是不够精细的——只告诉 Flink 当前的元素由“船头、船身、船尾”构
2022-02-09大数据学习日志——PySpark——Spark框架概述
tingbaobaoo的博客
02-09 1819
前言部分：知识回顾及课程目标 [前言1]-大数据技术框架 整个大数据技术框架学习，可以划分为4个阶段：离线分析、内存分析、实时存储和实时分析。 # 第1部分、离线分析（Batch Processing） 分布式协作服务框架Zookeeper 大数据基础框架Hadoop（HDFS、MapReduce和YARN） 大数据数仓框架Hive 大数据辅助框架：FLUME、SQOOP、Oozie和Hue # 实战项目：亿品新零售 # 第2部分、内存分析（In-Memory Processing）
Spark大数据技术（Scala）小白教程（一)——大数据技术概述以及环境配置
weixin_68955195的博客
03-13 1577
Apache Spark 是一个基于内存计算的大数据处理框架，提供了高性能和灵活性，支持多种数据处理模式。Spark 提供了丰富的 API，包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和 GraphX（图计算库），使得用户可以方便地进行数据处理、数据分析和机器学习等任务。
实时计算入门篇-了解storm
weidianlun的博客
07-24 331
离线计算 最近在了解离线系统，根据自己的了解，以及参考网上的相关资料，总结了相关知识，供刚入门的同学们了解。 离线计算，就是批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示，相信大家在了解实时计算的时候肯定对离线计算有一定的了解了，比如Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据、任务调度等技术（zakaban），这些都是离线计算 流式计算 流式计算，数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示。Flume实时获取数据、Kafka/m
Flink——实时计算引擎
脑细胞:-D的博客
08-05 1099
数据实时采集——>数据实时计算——>数据实时下发(告警：邮件、短信、微信等，存储：消息队列、DB、文件系统等)告警：如果超过相关阈值界限后会通过邮件、短信、微信等通知运维及时做好应对措施，减少故障损失存储：数据存储后，监控大盘从存储中查询对应指标的数据就可以实现诸如爆款商品、店铺成交额、机器CPU、Mem等。...
实时计算Flink —— 快速入门 —— 步骤四：生产运维
weixin_33922672的博客
11-14 476
启动业务 在数据运维页面，选中作业名称（如bj_dim_join），点击启动，流式作业即可启动。 选择启动位点。 注意:实时计算作业启动时候需要您指定启动时间。实际上就是从源头数据存储的指定时间点开始读取数据。指定读取数据时间需要在作业启动之前。例如设置启动时间为一个小时之前，如下图。 作业运行中。 RDS数据库最终数据输出和实时计算最终结果一致。从...
Java开发之实时计算--Flink
shadon178 博客
01-23 1万+
简介 介绍计算框架对java开发的重要性 介绍flink的架构 介绍flink的基本概念：常用算子、checkpoint、state、window 介绍flink的编程模型：DataStream、DataSet、Table API、SQL 介绍flink的部署 计算框架 每个Java开发一定要懂至少一个流行的计算框架，因为现在的数据量越来越大，光靠数据库或者手写代码去实现难度已经越来越大，不仅涉及到资源调度，还要考虑分布式，并且还要考虑高可用、容错等等，因此我们需要借助现有的分布式计算框架来实现我们大规
【大数据安全分析】---- Flink 实时流计算
LonyTang的专栏
01-18 3387
flink 实时流计算 概要 概要简介
实时计算Flink应用场景
hong161688的博客
10-13 2056
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。
Flink第一章实时计算引擎
wangjunji34478的专栏
10-13 3124
Flink是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，代码主要是由java实现，部分代码是scala。它可以处理有界的批量数据集，也可以处理无界的实时数据集。其所要处理的主要场景就是流数据、批数据只是流数据的一个极限特例而已，所以Flink也是一款真正的流批流一的计算引擎。
Apache Flink 实时计算入门教程_预览版
Flink 的发展历程包括其不断演进的过程，逐渐成为实时计算领域的热门选择。其主要特性包括对有限和无限数据流的有状态计算，分布式部署能力，以及在大规模数据处理中的高吞吐量和低延迟。这些特性使得Flink在金融...
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