Flink入坑指南第一章 - 简介

2018-12-26 703

Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。本文属个人原创，仅做技术交流之用，笔者才疏学浅，如有错误，欢迎指正。转载请注明出处，侵权必究。

Flink是什么

这是个很玄妙的问题。在以下网站上做了很专业的介绍。

Flink官网：https://flink.apache.org/
Flink中文官网：https://flink-china.org/

如果你是大数据从业人士，简单理解，在功能上：flink>storm=jstorm=spark streaming。玩过大数据的同学对这些系统应该都不陌生。作为流计算领域的后起之秀，flink架构设计先进，ms级延时，支持Exactly once语义等，逐渐受到广大工程师的青睐，有越来越多的公司开始入坑Flink。

如

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Streaming System 第三章：Watermarks

简介本章主要介绍鲁棒的处理乱序数据的核心概念，这些概念的运用使流处理系统超越批处理系统的关键所在。本章我们从流计算系统的底层机制深入来探讨一下watermark。学习这些机制有助于我们更好理解和使用watermark。我们将讨论watermark如何生成，传播和影响输出结果的时间戳。我们还将解释，watermark如何保证结果的正确性。本文由《Streaming System》一书第三章的提炼翻译而来，译者才疏学浅，如有错误，欢迎指正。转载请注明出处，侵权必究。定义对任何一个持续输入和输出数据的管道来说，我们希望知道如何判断事件时间窗口的结束。窗口结束之后，不会再有这个窗口的数据到来。判断事件事件窗口结束的第一种方式是，按照处理事件来判断。但是真实世界中，处理事件一定比事件时间晚，并且由于各种原因导致的数据乱序问题，会导致数据进入

2018-12-27

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Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。本文属个人原创，仅做技术交流之用，笔者才疏学浅，如有错误，欢迎指正。转载请注明出处，侵权必究。从一个需求开始小明是一个电商平台的数据开发工程师，在其公司的电商平台上，分了很多类目，每个类目有很多店铺。整个公司的数据链路如下：蓝色链路为日志点击链路，每次用户从手机端/PC端发起的浏览网页请求，都会被发送到kafka里，然后被持久化到HDFS上，供数据分析。黄色链路交易链路，每次用户下单交易都会进入MySQL业务库。每天凌晨，MySQL库的数据都会被同步到Hadoop中。 Hadoop的HDFS上，保存了该公司产生的所有数据，包括交易数据和点击数据。在很长一段时间内，小明老板每天早上都会看一下整个平台业务运营报表，

2018-12-27

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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