Flink入坑指南第一章 - 简介

2018-12-26 671

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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