Flink流批一体在阿里的架构

最新推荐文章于 2024-06-14 18:05:46 发布
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分类专栏： 图解架构 文章标签： flink
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博客介绍了Flink流批一体在阿里的架构。Flink是大数据开发领域重要技术，流批一体架构能有效处理数据，在阿里的应用体现其在实际场景中的价值。

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Flink流批一体在阿里的架构

 

统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理
weixin_30416497的博客
09-06 1572
实现批处理的技术许许多多，从各种关系型数据库的sql处理，到大数据领域的MapReduce，Hive，Spark等等。这些都是处理有限数据流的经典方式。而Flink专注的是无限流处理，那么他是怎么做到批处理的呢？ 无限流处理：输入数据没有尽头；数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始，持续不停地进行 另一种处理形式叫作有限流处理，即从某一个时间点开始处理数据，然后在另一个时间点结束...
本期探究：Flink是怎样支持批流一体的呢？
2301_82242204的博客
04-22 971
整理的这些资料希望对Java开发的朋友们有所参考以及少走弯路，本文的重点是你有没有收获与成长，其余的都不重要，希望读者们能谨记这一点。其实面试这一块早在第一个说的25大面试专题就全都有的。以上提及的这些全部的面试+学习的各种笔记资料，我这差不多来回搞了三个多月，收集整理真的很不容易，其中还有很多自己的一些知识总结。正是因为很麻烦，所以对以上这些学习复习资料感兴趣《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取！趣。
Flink 流批一体的技术架构以及在阿里 的实践.pdf
10-24
Apache Flink 在诞生之初就确立了使用同一个引擎支持多种计算形态的目标，包括流计算，批处理和机器学习等等。阿里巴巴在选择 Flink 作为新一代大数据引擎时也坚定不移的在贯彻这一目标。在我们的内部版本 Blink 中，我们使用了 SQL 作为流批一体的统一入口，并且在流计算和批处理上都做了大量的优化。流批一体也开始真正的发挥出了价值，在我们的搜索离线数据处理和机器学习平台上均获得了较好的效果。本演讲将分享 Blink 针对流批一体化的场景做了哪些优化，在支持实际业务上碰到了哪些问题，我们又是怎么解决的。
为什么阿里云要做流批一体？
orchidofocean的博客
12-13 1009
流批一体已经从理论走向实践，并在2020年迎来落地元年。 短短 5 年，Apache Flink（下称 Flink）从一个突然出现在大数据舞台的“萌新”系统，迅速成长为人人皆知的流计算引擎。 在伴随 Flink 发展掀起的这波实时计算浪潮里，阿里是国内走得最前、做得也最多的一个，“流批一体”是它的新赛道。今年双 11， Flink 流批一体开始在阿里最核心的数据业务场景崭露头角，并抗住了 40 亿条／秒的实时计算峰值。 这是第一次有互联网超级大厂真正在核心数据业务上规模化落地流批一体技术。同时，这也意
Flink（11）：Flink之流批一体架构
yang_shibiao的博客
07-10 3519
目录 0. 相关文章链接 1. 数据的时效性 2. 流处理和批处理 3. 流批一体API 3.1.DataStream API 支持批执行模式 3.2. API 3.2. 编程模型 0. 相关文章链接 1. 数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据存储在表，然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中，那就会涉及到时效性概念。 如果我们处理以年，月为单位的级别的数据处理，进行统计分析，个性化推荐，那么数据的的最新日期离当前有几个甚至上月都没有...
flink 流批一体
热门推荐
张伟的专栏
03-12 1万+
目录 当我们谈论批流一体，我们在谈论什么？ 一、流计算与批计算 一）流计算与批计算 二）流计算与批计算的比较 三）为什么要搞流批一体 二、流批一体的场景 一）数据集成的流批一体 二）数仓架构的流批一体 三）数据湖的流批一体 四）存储的流批一体 1.Pulsar 2.Hologres 1）Hologres的架构图 2）Hologres的流批一体 三、Flink中的流批一体 一）流批一体的DataStream 1.目前的
flink流批一体的技术架构以及在阿里的实践flink流批一体的技术架构以及在阿里的实
09-03
Flink流批一体的技术架构即将流式计算和批处理计算的能力有机地结合在一起，使得用户可以使用同一个...总之，Flink流批一体的技术架构在阿里的实践中发挥了重要作用，极大地提升了数据处理和实时计算的效率和灵活性。
流批一体时代加速到来，阿里引领Flink国际社区持续创新升级
数据猿
03-22 298
‍数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智· 改变商业本月，知名开源大数据引擎Flink社区对外透露，2022年阿里巴巴、腾讯、字节跳动等中国企业贡献了超过一半的代码，其中阿里巴巴对Flink核心代码贡献最大，中国开发者已经成为Flink全球化社区的中坚力量。Flink是全球范围内被广泛使用的开源大数据计算引擎， 数据显示，Flink的Github Star数和贡献者人数每年以超30%的速度增长，G...
Apache Flink在阿里巴巴的实践与流批一体技术解析
Apache Flink在阿里巴巴的实践中，扮演了连接传统批处理与实时流处理的关键角色，通过流批一体的设计思路，降低了开发和运维成本，提升了数据处理的效率和灵活性。随着Flink技术的不断成熟，其在大数据领域的应用...
Flink -- 批流一体
weixin_46362494的博客
12-06 1399
-spark和Flink都是粗粒度资源调度(在任务提交之前，将任务资源全部申请下来，这样会节约了任务开始执行时资源申请的时间，但是会浪费资源 -- 和mapreduce(细资源调度)比较)-- 在流出模式中使用常规的关联方式，flink会将两个表的数据一直保持在状态中，状态会越来越大 -- 可以设置状态过期时间，一段时间清理状态，比如值保留最近一天的状态。kv1:KeyValue(word=yujie, num=1) -- kv1中存储的是之前计算的结果，也就是状态(第一条数据除外)
Flink高手之路4-Flink流批一体
W_chuanqi的博客
04-20 1979
env.fromElements(可变参数)env.fromCollection(各种集合)env.generateSequence(开始,结束)env.fromSequence(开始,结束SourceFunction：非并行的随机数据源（并行度为1）RichSourceFunction：丰富的非并行的随机数据源（并行度为1）ParallelSourceFunction：并行的随机数据源（并行度可以大于等于1）
流批一体架构
黑曼巴
07-15 398
待完善
Flink + Iceberg打造流批一体的数据湖架构
.
03-10 5891
对于数据湖架构来说，数据文件在HDFS的分布组织是由写入任务决定的，而对于分布式数仓来说，数据一般是通过JDBC写入，数据的存储组织方式是由数仓本身决定的，所以数仓可以按照对于查询更加友好的方式组织数据的存储，比如对数据文件定期compact到合适的大小或者对数据进行合理排序和分组，对于大规模的数据来说，数据的优化组织可以大大提高查询的效率。在这里需要做一个概念上的澄清：数据湖关注的是对原始数据高效、灵活的处理，DWD 及其他数仓分层是充分设计的数据模型，它并不符合我们对数据湖的定义和需求。
Flink 流批一体的实践与探索
阿里云云栖号
04-27 1332
自 Google Dataflow 模型被提出以来，流批一体就成为分布式计算引擎最为主流的发展趋势。流批一体意味着计算引擎同时具备流计算的低延迟和批计算的高吞吐高稳定性，提供统一编程接口开发两种场景的应用并保证它们的底层执行逻辑是一致的。对用户来说流批一体很大程度上减少了开发维护的成本，但同时这对计算引擎来说是一个很大的挑战。 作为 Dataflow 模型的最早采用者之一，Apache Flin...
Flink 流批一体场景应用及落地情况
最新发布
Ververica的博客
06-14 2162
本文由阿里云 Flink 团队苏轩楠老师撰写，旨在介绍 Flink 流批一体在几个常见场景下的应用。
40亿条/秒！Flink流批一体在阿里双11首次落地的背后
阿里云开发者
11-23 4403
简介：今年的双11，实时计算处理的流量洪峰创纪录地达到了每秒40亿条的记录，数据体量也达到了惊人的每秒7TB，基于Flink的流批一体数据应用开始在阿里巴巴最核心的数据业务场景崭露头角，并在稳定性、性能和效率方面都经受住了严苛的生产考验。本文深度解析“流批一体”在阿里核心数据场景首次落地的实践经验，回顾“流批一体”大数据处理技术的发展历程。随着 11 月 11 日 12 点钟声的敲响，2020 年双 11 的 GMV 数字定格在了 4982 亿，在 Flink 实时计算技术的驱动下全程保持了丝般顺滑滚动，基
基于flink&hudi批流一体技术
weixin_44687655的博客
04-21 1486
Hudi是Hadoop Updates and Incrementals的简写，它是由Uber开发并开源的Data Lakes解决方案。Hudi 用于管理的数据库层上构建具有增量数据管道的流式数据湖，同时针对湖引擎和常规批处理进行了优化。简言之，Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使DFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。
带你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎_流批处理引擎 关键技术(1)
2401_84925760的博客
05-13 891
Apache Flink是为分布式、高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架。Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算，还能提供批量数据处理。主要由Java代码实现，支持实时流处理和批处理，批数据只是流数据的一个极限案例。支持了迭代计算，内存管理和程序优化。相较于市面上的其他数据处理引擎，Flink和Spark都可以同时支持流处理和批处理。但是,Spark的技术理念是基于批处理来模拟流的计算;而Flink则完全相反，它采用的是基于流计算来模拟批处理。
流批一体技术简介
Ververica的博客
05-30 1371
本文由阿里云 Flink 团队苏轩楠老师撰写，旨在向 Flink 用户整体介绍 Flink 流批一体的技术和挑战。
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