目录一、实时数仓的需求与挑战二、构建极速易用的实时数仓架构三、解决方案3.1 如何实现数据的增量与全量同步3.1.1 增量及全量数据同步3.1.2 数据一致性保证3.1.3DDL和DML同步LightSchemaChangeFlinkCDCDML和DDL同步3.2 如何基于Flink实现多种数据集成3.3 如何选择数据模型3.3.1 DUPLICATE明细模型3.3.2 AGGREGATE聚合模型3.3.3 UNIQUEKEY主键模型3.4如何构建数仓分层3.4.1微批调度3.4.2物化视图与Rollup3.4.3 多表物化视图3.5 如何应对数据更新3.5.1高并发数据更新3.5.2部分列更
一，介绍独立（Standalone）模式由Flink自身提供资源，无需其他框架，这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但我们知道，Flink是大数据计算框架，不是资源调度框架，这并不是它的强项；所以还是应该让专业的框架做专业的事，和其他资源调度框架集成更靠谱。而在目前大数据生态中，国内应用最为广泛的资源管理平台就是YARN了。所以接下来介绍的是YARN平台上Flink是如何集成部署的。整体来说，YARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager,Yarn的ResourceManager会向Yarn的NodeManager申请容器。在
文章目录1.OperatorChain的设计与实现2.OperatorChain的创建和初始化3.创建RecordWriterOutput1.OperatorChain的设计与实现OperatorChain的大致逻辑在JobGraph对象的创建过程中，将链化可以连在一起的算子，常见的有StreamMap、StreamFilter等类型的算子。OperatorChain中的所有算子都会被运行在同一个Task实例中。StreamTaskNetworkOutput会将接入的数据元素写入算子链的HeadOperator中，从而开启整个OperatorChain的数据处理。 OperatorChain的
1.背景介绍在大数据时代，实时数据处理和批处理数据处理都是非常重要的。ApacheFlink是一个流处理框架，可以处理大规模的实时数据流，而ApacheHive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，主要用于批处理数据处理。在实际应用中，我们可能需要将Flink与Hive集成，以实现流处理和批处理的混合处理。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体最佳实践：代码实例和详细解释说明实际应用场景工具和资源推荐总结：未来发展趋势与挑战附录：常见问题与解答1.背景介绍ApacheFlink是一个流处理框架，可以处理大规模的实时数据流。Fl
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
文章目录前言一、状态分类二、keyed代码示例ListStateMapState总结前言状态在Flink中叫做State，用来保存中间计算结果或者缓存数据。要做到比较好的状态管理，需要考虑以下几点内容：状态数据的存储和访问在Task内部，如何高效地保存状态数据和使用状态数据。状态数据的备份和恢复作业失败是无法避免的，那么就要考虑如何高效地将状态数据保存下来，避免状态备份降低集群的吞吐量，并且在Failover时恢复作业到失败前的状态。状态数据的划分和动态扩容作业在集群内并行执行那么就要思考对于作业的Task而言如何使用统一的方式对状态数据进行切分，在作业修改并行度导致Task数据改变的时候，如
什么是状态？状态有什么作用？如果你来设计，对于一个流式服务，如何根据不断输入的数据计算呢？又如何做故障恢复呢？一、为什么要管理状态流计算不像批计算，数据是持续流入的，而不是一个确定的数据集。在进行计算的时候，不可能把之前已经输入的数据全都保存下来，然后再和新数据合并计算。效率低下不说，内存也扛不住。另外，如果程序出现故障重启，没有之前计算过的状态保存，那么也就无法再继续计算了。因此，就需要一个东西来记录各个算子之前已经计算过值的结果，当有新数据来的时候，直接在这个结果上计算更新。这个就是状态。常见的流处理状态功能如下：数据流中的数据有重复，我们想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，
摘要：本文整理自蚂蚁集团高级技术专家赵亮星云，在FlinkForwardAsia2023AI特征工程专场的分享。本篇内容主要分为以下四部分：蚂蚁特征平台特征实时计算特征Serving特征仿真回溯一、蚂蚁特征平台蚂蚁特征平台是一个多计算模式融合的高性能AI数据处理框架，能够满足AI训练和推理场景对特征低延迟产出、高并发访问以及在离线一致等方面的诉求。蚂蚁建设特征平台的核心目的，是让算法同学在数据供给侧能够自给自足，即data-self-sufficient。具体是希望算法同学通过平台以低代码的方式进行特征研发、测试、发布、上线，整个流程不需要专门数据工程团队支持对接。特征上线以后，背后对应的高性
文章目录概要SteramGraph核心对象SteramGraph生成过程概要在Flink中，StreamGraph是数据流的逻辑表示，它描述了如何在Flink作业中执行数据流转换。StreamGraph是Flink运行时生成执行计划的基础。使用DataStreamAPI开发的应用程序，首先被转换为Transformation，再被映射为StreamGraph，在客户端进行StreamGraph、JobGraph的转换，提交JobGraph到Flink集群后，Flink集群负责将JobGraph转换为ExecutionGraph，之后进入调度执行阶段。SteramGraph核心对象StreamN
《Flink内存管理》系列（已完结），共包含以下4篇文章：Flink内存管理（一）：设置Flink进程内存Flink内存管理（二）：JobManager内存分配（含实际计算案例）Flink内存管理（三）：TaskManager内存分配（理论篇）Flink内存管理（四）：TaskManager内存分配（实战篇）😊如果您觉得这篇文章有用✔️的话，请给博主一个一键三连🚀🚀🚀吧（点赞🧡、关注💛、收藏💚）！！！您的支持💖💖💖将激励🔥博主输出更多优质内容！！！Flink内存管理（四）：TaskManager内存分配（实战篇）1.单独分配TotalProcessSize2.单独分配TotalFlinkSiz
