前言：为实现基于数据湖的流批一体，采用业内主流技术栈hudi、flink、CDH（hive、spark）。flink使用sqlclient与hive的catalog打通，可以与hive共享元数据，使用sqlclient可操作hive中的表，实现批流一体；flink与hudi集成可以实现数据实时入湖；hudi与hive集成可以实现湖仓一体，用flink实时入湖，用spark跑批处理。由于方案中中采用的CDH6.3.2是官方最后的开源版本，而flink与hudi是社区近期发布的开源版，网上几乎没有关于它们集成的资料，近期为完成它们集成费了不少神，特写出来分享给大家，有问题可一起交流。以下为实现hu
目录1．创建源表和结果表。创建及注册表名分别为source和sink的表使用TableEnvironment.execute_sql()方法，通过DDL语句来注册源表和结果表2.创建一个作业3.提交作业SubmittingPyFlinkJobs1．创建源表和结果表。创建及注册表名分别为source和sink的表其中，源表source有一列:word，该表代表了从input_path所指定的输入文件中读取的单词；结果表sink有两列:word和count，该表的结果会输出到output_path所指定的输出文件中。source表t_env.create_temporary_table( 's
架构所有的分布式计算引擎都需要有集群的资源管理器，例如：可以把MapReduce、Spark程序运行在YARN集群中、或者是Mesos中。Flink也是一个分布式计算引擎，要运行Flink程序，也需要一个资源管理器。而学习每一种分布式计算引擎，首先需要搞清楚的就是：我们开发的分布式应用程序是如何在集群中执行的，这其中一定会涉及到与资源管理器的交互。其实，可以把资源管理看成是一个cluster的抽象。我们来看一下Flink集群会涉及到的重要角色。clientclient将编写的代码转换为程序的Dataflow，并对Dataflow进行优化，生成DataflowGraph，再将job提交给JobM
ApacheFlink应运而生数字化经济革命的浪潮正在颠覆性地改变着人类的工作方式和生活方式，数字化经济在全球经济增长中扮演着越来越重要的角色，以互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能为代表的数字技术近几年发展迅猛，数字技术与传统产业的深度融合释放出巨大能量，成为引领经济发展的强劲动力。大数据技术从2008年开始在国内逐渐兴起，到现在已经十几年了，在这段时间里，IT也在飞速发展，而大数据的出现和使用无疑给IT的迅猛发展提供了一臂之力。随着时间的推移，越来越多的公司在实时处理层面要求更高，希望数据从产生到完全被处理之间的时间延迟尽量减小，且能够应对实时处理带来的各种复杂问题，如数据延迟、数据的
目录概述设置重启策略什么是flink的重启策略（Restartstrategy）flink的重启策略（Restartstrategy）实战flink的4种重启策略FixedDelayRestartstrategy(固定延时重启策略)FailureRateRestartstrategy(故障率重启策略)NoRestartstrategy(不重启策略)配置StateBackends以及CheckpointingCheckpoint启用和配置选择StatebackendMemoryStateBackendFsStateBackendRocksDBStateBackendStatebackend比较概
摘要：本文整理自蚂蚁实时数仓架构师马年圣，在FlinkForwardAsia2022流批一体专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：实时应用场景与研发体系低代码研发流批一体规划展望点击查看原文视频&演讲PPT一、实时应用场景与研发体系蚂蚁实时的数据应用主要包括报表监控、实时标签和实时特征三部分。最底层的实时数据采集来源于线上日志、实时消息和数据库日志三大块，并由此构建了实时和离线的明细中间层，该中间层定义不同的主题域，如：流量、营销、交易等。再往上构建应用层数据去支撑前台业务的实时数据需求。在这三个应用场景中，报表场景根据查询特性的不同，实时数据会被存储到OLAP引擎或KV库，在应用层进行实时/
一、数据湖架构：从离线数仓到湖仓一体的转变数据建设的核心目标一般为：①标准统一。②可共享。③简单易用。④高性能。⑤成熟安全可靠。但是，现在常用来作为实现方案的Lambda架构，架构一般如下：这里存在三个比较严重的问题：①离线链路时效性差。若是直接在这个链路上进行提效，则需要的成本比较高。②处理逻辑异构。由于目前将实时数据和离线数据分成了两个链路来处理数据，导致很多的处理逻辑无法复用。同时，也会存在一致性的问题。③数据孤岛。本身多个链路的生产会存在数据孤岛，数据无法复用，并且管理相当复杂。为了解决上述问题，快手使用了数据湖作为数据建设的一个集中式仓储方案。同时，数据湖也能够满足数据建设的核心目标
流批一体大数据厂商喜欢强调的功能特性。就是流式数据处理、离线批量数据处理，实现一体化处理。可能对政务信息化的数据处理效率会有所提升。这个也是个工程概念，估计2-3年就会过时。什么不是工程概念呢？比如数据元和元数据的概念。再来看看区块链的底层逻辑是什么区块链是一种架构，什么意思？就是一种思维方法。就是有人通过互联网这个环境，创造出来的一项技术，这项技术牛逼在什么地方呢？他完全不是什么思维体操，二是直接能够理解的工程语言。加密货币的难点是如何建立分布式共识，也就是拜占庭将军问题。拜占庭将军问题，会让你感觉到，甭管什么技术，最终还是人类之间的协作问题。如何从制度上去避免协作上的漏洞。以下是快速理解拜
