Flink实时处理中，如何让DataStreamSource读取HDFS数据时触发窗口计算？
社区干货
字节跳动使用 Flink State 的经验分享
`words_stream` `group by` `TUMBLE(eventtime, INTERVAL '60' SECOND), word` ``` 每个还未触发的 60s 窗口内,每个 Word 对应的出现次数就是 Flink State,窗口每收到新的数据就会更新这个状态直到最后输出。为了防止作业失败,状态丢失,Flink 引入了分布式快照 Checkpoint 的概念,定期将 State 持久化到 Hdfs 上,如果作业 Failover,会从上一次成功的 checkpoint 恢复作业的状态(比如 kafka 的 offset,...
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
flink业已成为流式计算事实上的标准。一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”,基于数据流的有状态计算。flink的四个基石:Checkpoint、State、Time、Window。- Checkpoint 机制,Flink... state有状态计算:支持大状态、灵活的状态后端- Flink 还实现了 watermark 的机制,解决了基于事件时间处理时的数据乱序和数据迟到的问题。- Window:提供了一套开箱即用的窗口操作,如滚动窗口、滑动窗口、...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
Flink 也同样适合 **OLAP 查询**,这一点将在本文进行详细介绍。# 整体架构在基于 Flink 构建实时数据湖的整体架构中,底层使用 K8s 作为容器编排和管理平台。存储层支持 HDFS 或 S3。由于 Iceberg 良好的文件组织架构和生态,所以选择了 Iceberg 作为 Table Format。计算层则使用 Flink 进行出入湖,其中 Flink SQL 是最常用的出入湖方式,同时也用 Flink Datastream API 开发了一些高阶功能,出入湖的作业使用 Flink Application...
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Flink实时处理中，如何让DataStreamSource读取HDFS数据时触发窗口计算？-优选内容
Flink实时处理中，如何让DataStreamSource读取HDFS数据时触发窗口计算？-相关内容
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
Flink **也同样适合 OLAP 查询** ,这一点将在本文进行详细介绍。**整体架构**在基于 Flink 构建实时数据湖的整体架构中,底层使用 K8s 作为容器编排和管理平台。存储层支持 HDFS 或 S3。由于 Iceberg 良好的文件组织架构和生态,所以选择了 Iceberg 作为 Table Format。计算层则使用 Flink 进行出入湖,其中 Flink SQL 是最常用的出入湖方式,同时也用 Flink Datastream API 开发了一些高阶功能,出入湖的作业...
干货|字节跳动流式数据集成基于Flink Checkpoint两阶段提交的实践和优化(1)
> > 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高。> > > 
> > > 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见> 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成> 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高。> > > > 在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于 Flink 的 MQ-Hive 实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高。目前字节跳动中国区 MQ dump 例行任务数巨大,日均处理流量...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
不同来源的埋点都通过数据流的日志采集服务接收到MQ,然后经过一系列的Flink实时ETL对埋点进行数据标准化、数据清洗、实时风控反作弊等处理,最终分发到下游,主要的下游包括ABTest、推荐、行为分析系统、实时数仓、离... 标准化之类的清洗处理,将埋点打上不同的动作类型标识。处理之后的埋点一般称之为UserAction,UserAction数据会和服务端展现等数据在推荐Joiner任务的分钟级窗口中进行拼接Join,产出Instance训练样本。