Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,并且能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信及容错机制等功能。基于流执行引擎,Flink提供了跟多高抽象层的API便于用户编写分布式任务,下面稍微介绍一下Flink的几种API:Flink官网:https://flink.apache.org...
实时ETL & 索引构建, 主要通过实时计算完成数据的实时抽取、数据的实时聚合、清洗。比如:实时监控平台或实时大屏场景。 实时的统计和分析,比如:实时数仓场景。 实时机器学习。随着用户红利结束,传统T+1离线推荐引擎转化率效果越来越差,推荐引擎也在向实时化演进,通过实时样本拼接及实时增量模型提升转化率。 实时事件处...
规则引擎服务的架构通常如下图所示: cep-architecture 实现难点 由于和 BI 场景不同,以及规则引擎的输出结果直接和用户终端的表现挂钩,所以在实现上相比一般的实时数仓场景更加严谨,具体体现在: 组件复杂程度高: 以上面的架构图为例,进入 CEP 的数据流是多种多样的,可能存在窗口计算、多流 Join 等复杂处理,CEP 规...
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。对 Flink 而言,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统一的计算引擎。 Flink 提供了 State、Che...
1. 流式计算平台 平台目前主要建设 Spark Streaming,Flink 两种在实时计算中比较常见的计算引擎。平台化的背景就是早期如果公司内有业务想用数据流进行计算,可能需要申请客户端,自己去搭建一个客户端,然后向集群上提交实时作业。这个产生的问题就是如果每个业务方都去自己这样做成本比较高,每个业务都需要关心自己作业的...
本文由阿里巴巴高级产品专家高旸(吾与)分享,主要介绍新一代Serverless实时计算引擎的产品特性及核心功能。 一.实时计算 Flink 版– 产品定位与目标 首先,介绍一下实时计算Flink版产品定位与目标。近些年来可以明显的看到大数据技术整体发展趋势是“实时化”。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。Flink被设计为可以在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模执行计算。目前市场上主流的流式计算框架有Apache Storm、SparkStreaming、Apache Flink等,但能够同时支持低延迟、高吞吐、Exactly-Once(收到的消息仅处理一...
实时计算引擎 Flink - 基础篇 Flink 做为第三代实时计算引擎以其独特的优势已经被广泛使用,它的实时计算能力确实值得称赞,本文先从基础架构与资源管理方面对其图文梳理,后续会逐渐深入了解并做部分实际应用。 1 基础架构 无论是从集群模式还是内部角色划分来看Flink 与 Spark 都比较类似,Spark 我们比较熟悉,可以对照 ...
Spark Streaming——Spark第一代实时计算引擎 虽然SparkStreaming已经停止更新,Spark的重点也放到了 Structured Streaming ,但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题,可能还是会选择SparkStreaming。SparkStreaming对于时间窗口,事件时间虽然支撑较少,但还是可以满足部分的实时计算场景的,SparkStreaming资料较多,这里也做一个简单...
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。对 Flink 而言,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统一的计算引擎。