Flink SQL 功能解密系列 —— 阿里云流计算/Blink支持的connectors-低调大师

Flink SQL 功能解密系列 —— 阿里云流计算/Blink支持的connectors

2018-02-07 814

Blink Connectors

总览

Connector 是连接外部数据和blink计算框架的桥梁，也是流计算的入口和出口。目前，blink支持了集团内部绝大多数的上下游（如下图)，详细的接入方法可以见官方文档，本文主要阐述connector设计和使用上需要注意的问题。

Source插件

1. source connector控制消费位点

blink读取上游数据时，会记录消费位点和控制消费速度。结合blink checkPoint机制，source connector会周期性的把当前消费位点存储到rocksDB中。在发生failover的时候，source connector会从上一次成功消费的位点开始重追数据，保证at least once或excatly once的计算语义(取决于任务配置)。这也要求上游插件能够支持从特定位点恢复读，

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Flink SQL 功能解密系列 —— 流计算“撤回(Retraction)”案例分析

什么是retraction（撤回）通俗讲retract就是传统数据里面的更新操作，也就是说retract是流式计算场景下对数据更新的处理方式。首先来看下流场景下的一个词频统计列子。没有retract会导致最终结果不正确↑： retract发挥的作用下面再分享两个双十一期间retract保证数据正确性的业务case: case1：菜鸟物流订单统计同一个订单的商品在运输过程中，因为各种原因，物流公司是有可能从A变成B的。为了统计物流公司承担的订单数目，菜鸟团队使用blink计算的retraction机制进行变key汇总操作。 -- TT source_table 数据如下： order_id tms_company 0001 中通 0002 中通 0003 圆通

2018-02-08

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更多云场景实践研究案例，点击这里：【云场景实践研究合集】联合不是简单的加法，而是无限的生态，谁会是下一个独角兽国网浙江电力大数据平台架构师陈振带来Dataworks/MaxCompute在国网应用的实践。本文主要从建设数据仓库的三个痛点开始谈起，借助阿里云服务引出企业级数仓架构设计，数据集成和企业级管理的提升，最后作了简要的展望。采用的阿里云产品阿里云Dataworks 阿里云MaxCompute 阿里云云效（RDS）阿里云ADS 阿里云云数据库HBase 为什么使用阿里云借助阿里云服务助力国网浙江电力建设数据仓库，构建企业级数仓架构，数据集成和企业级管理关于国网浙江电力国网浙江省电力公司是国家电网公司下属的全资子公司，主要承担建设、运营、发展浙江电网，为浙江经济社会发展和人民生活提供可靠优质的电力保障，促进全省电力资源优化配置

2018-02-08

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