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大数据规则引擎flink

从数据接入、查询分析到可视化展现,提供一站式洞察平台,让数据发挥价值

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喜讯!火山引擎 Flink、Spark 产品通过信通院可信大数据能力评测

[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ac8e61df8e8f4c44bb198697da63b643~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358050&x-signature=TXZGYvIldSfZvvQ6lYgViNL%2FrGs%3D)1月4日,在第五届“数据资产管理大会”上,中国信息通信研究院(中国信通院)公布了第十五批“可信大数据”产品能力评测结果。 **火山引擎** **流式计算 Flink 版**和 **火山引擎** **批...

喜讯!火山引擎 Flink、Spark 产品通过信通院可信大数据能力评测

1月4日,在第五届“数据资产管理大会”上,中国信息通信研究院(中国信通院)公布了第十五批“可信大数据”产品能力评测结果。**火山引擎流式计算 Flink 版和火山引擎批式计算 Spark 版**凭借出色的基础能力、优秀的性能和稳定性及安全能力,分别通过**分布式流处理平台基础能力评测、分布式批处理平台基础能力评测。** “可信大数据”产品能力评测旨在从基础能力、性能、稳定性、安全能力等维度对企业级大数据产品展开全方位的...

关于大数据计算框架 Flink 内存管理的原理与实现总结 | 社区征文

下面在来详细介绍下flink内存管理。## 完全JVM内存管理存在的问题基于JVM的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存当中,就不得不面对JVM存在的几个问题:- java对象存储密度低:比如一个只包含boolean属性的对象占用16个字节,对象头占用8个,boolean属性占1个,对齐填充占了7个,实际上只需要一个bit(1/8字节)就够了他。- Full GC会极大的影响性能,尤其是为了处理更大数据而开了很大内存空间的jvm来说,GC会达到秒级甚至...

火山引擎发布流式计算 Flink 产品,助力构建大数据实时计算平台

大数据是企业数字化转型中,支撑企业经营和业绩增长的主要手段之一。而实时化、云原生化已经成为大数据技术发展的必然趋势。4月18日,火山引擎春季 FORCE 原动力大会在上海举办。在会上,火山引擎发布了云原生大数据实时计算平台产品——流式计算 Flink 版。脱胎于字节跳动在业界最大规模的实时计算集群实践,流式计算 Flink 产品在诸如实时 ETL、实时数仓/湖、实时机器学习、实时风控等场景中均有所探索,帮助客户构建云上增长新...

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大数据规则引擎flink-优选内容

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1月4日,在第五届“数据资产管理大会”上,中国信息通信研究院(中国信通院)公布了第十五批“可信大数据”产品能力评测结果。**火山引擎流式计算 Flink 版和火山引擎批式计算 Spark 版**凭借出色的基础能力、优秀的性能和稳定性及安全能力,分别通过**分布式流处理平台基础能力评测、分布式批处理平台基础能力评测。** “可信大数据”产品能力评测旨在从基础能力、性能、稳定性、安全能力等维度对企业级大数据产品展开全方位的...
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下面在来详细介绍下flink内存管理。## 完全JVM内存管理存在的问题基于JVM的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存当中,就不得不面对JVM存在的几个问题:- java对象存储密度低:比如一个只包含boolean属性的对象占用16个字节,对象头占用8个,boolean属性占1个,对齐填充占了7个,实际上只需要一个bit(1/8字节)就够了他。- Full GC会极大的影响性能,尤其是为了处理更大数据而开了很大内存空间的jvm来说,GC会达到秒级甚至...
火山引擎发布流式计算 Flink 产品,助力构建大数据实时计算平台
大数据是企业数字化转型中,支撑企业经营和业绩增长的主要手段之一。而实时化、云原生化已经成为大数据技术发展的必然趋势。4月18日,火山引擎春季 FORCE 原动力大会在上海举办。在会上,火山引擎发布了云原生大数据实时计算平台产品——流式计算 Flink 版。脱胎于字节跳动在业界最大规模的实时计算集群实践,流式计算 Flink 产品在诸如实时 ETL、实时数仓/湖、实时机器学习、实时风控等场景中均有所探索,帮助客户构建云上增长新...

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干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践

以及JSON数据格式带来的性能和数据质量问题都一一显现出来,与此同时下游业务对延迟、数据质量的敏感程度却是与日俱增。于是,我们一方面对一些痛点进行了针对性的优化。另一方面,花费1年多的时间将整个ETL链路从PyFlink切换到了Java Flink,使用基于Groovy的规则引擎替换了基于Python的规则引擎,使用ProtoBuf替换了JSON。数据流ETL新链路, **相比旧链路性能提升了1倍**。**与此同时,一站式大数据开发平台和流量平...

干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践

PyFlink和Kafka的性能瓶颈、以及JSON数据格式带来的性能和数据质量问题都一一显现出来,与此同时下游业务对延迟、数据质量的敏感程度却是与日俱增。于是,我们一方面对一些痛点进行了针对性的优化。另一方面,花费1年多的时间将整个ETL链路从PyFlink切换到了Java Flink,使用基于Groovy的规则引擎替换了基于Python的规则引擎,使用ProtoBuf替换了JSON。数据流ETL新链路,**相比旧链路性能提升了1倍**。**与此同时,一站式大数据开...

Flink Batch SQL

可以进行 Flink 作业开发。通过创建 Flink Batch SQL 任务,使用其 Flink 引擎,来执行 Batch SQL 语句。例如:在某些情况下,您可以用和流式 Serverless Flink SQL 任务相同的 SQL 语句,通过离线 Flink Batch SQL 作业,来进行离线数据修正,实现流批一体操作,大幅降低开发和维护成本。本文以一个简单的示例,将为您介绍 Flink Batch SQL 作业相关的开发流程操作。 2 使用前提DataLeap 产品需开通 DataOps 敏捷研发、大数据 分析、数据...

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通过 Flink 消费日志

日志服务提供 Kafka 协议消费功能,您可以使用 Flinkflink-connector-kafka 插件对接日志服务,通过 Flink 将日志服务中采集的日志数据消费到下游的大数据组件或者数据仓库。 场景概述Apache Flink 是一个在有界数据流和无界数据流上进行有状态计算分布式处理引擎和框架。Flink 提供了 Apache Kafka 连接器(flink-connector-kafka)在 Kafka topic 中读取和写入数据。日志服务支持为指定的日志主题开启 Kafka 协议消费功能,开启...

EMR Java Flink

1 概述EMR Java Flink任务适用于实时任务开发场景,支持引用资源Jar包的方式。本文将为您介绍 EMR Java Flink 任务的相关使用。 2 使用前提DataLeap产品需开通数据开发特惠版、DataOps敏捷研发、大数据分析 或 分布式数据自治服务后,才可创建火山引擎 E-MapReduce(EMR)流式数据开发任务。 EMR 引擎绑定的集群类型、版本及依赖的服务,需满足以下条件之一,方可创建 EMR Java Flink 任务: 支持集群版本 支持集群类型 依赖集群服务 E...

EMR Flink SQL

1 概述流式 EMR SQL 底层的计算引擎为 Apache Flink,其符合标准 SQL 语义,降低了用户进行实时开发的门槛,支持在线创建、解析和运维流式任务。本文将为您介绍 EMR Flink SQL 任务的相关使用。 2 使用前提DataLeap产品需开通数据开发特惠版、DataOps敏捷研发、大数据分析或分布式数据自治服务后,才可创建火山引擎 E-MapReduce(EMR)流式数据开发任务。 EMR 引擎绑定的集群类型、版本及依赖的服务,需满足以下条件之一,方可创建 EMR ...

Flink 流批一体在字节跳动的探索与实践

数据实时传输到流批一体计算引擎 Flink 中,进行流式处理或批式处理后,将整个数据 更新到 Iceberg 数据湖。数据湖的存储底座也是字节跳动自研的存储底座——大数据文件存储(CloudFS)。**为什么选择 Flink**我们为什么会选择 Flink 作为流批一体的计算引擎呢?主要原因在于,Flink 是一个面向有限流和无限流有状态计算的分布式计算框架,它能够支持流处理和批处理两种应用类型。在传统意义上,Flink 是一个无限...

Serverless Java Flink

1 概述DataLeap接入了流式计算 Flink 版,在关联 Flink 的项目和资源池后,可以进行 Flink 作业开发。可以通过 Serverless Java Flink 作业实现原生任务的托管和运维。本文以一个简单的示例,将为您介绍 Serverless Java Flink 作业相关的开发流程操作。 2 使用前提DataLeap产品需开通 DataOps敏捷研发、大数据分析、数据开发特惠版或分布式数据自治服务后,才可绑定流式计算 Flink 引擎。绑定引擎操作详见:项目管理。 子账号操作项...

Flink 流批一体在字节跳动的探索与实践

在上游取到信息后,根据 Binlog 信息,使用 BMQ(字节跳动自研的云原生消息队列引擎) 也就是消息中间件产品,将数据实时传输到流批一体计算引擎 Flink 中,进行流式处理或批式处理后,将整个数据 更新到 Iceberg 数据湖。数据湖的存储底座也是字节跳动自研的存储底座——大数据文件存储(CloudFS)。## 为什么选择 Flink我们为什么会选择 Flink 作为流批一体的计算引擎呢?主要原因在于,Flink 是一个面向有限流和无限流有状态计算的...

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