深度剖析阿里巴巴对Apache Flink的优化与改进-低调大师

深度剖析阿里巴巴对Apache Flink的优化与改进

2019-04-29 710

本文主要从两个层面深度剖析：阿里巴巴对Flink究竟做了哪些优化？

取之开源，用之开源

一、SQL层

为了能够真正做到用户根据自己的业务逻辑开发一套代码，能够同时运行在多种不同的场景，Flink首先需要给用户提供一个统一的API。在经过一番调研之后，阿里巴巴实时计算认为SQL是一个非常适合的选择。在批处理领域，SQL已经经历了几十年的考验，是公认的经典。在流计算领域，近年来也不断有流表二象性、流是表的ChangeLog等理论出现。在这些理论基础之上，阿里巴巴提出了动态表的概念，使得流计算也可以像批处理一样使用SQL来描述，并且逻辑等价。这样一来，用户就可以使用SQL来描述自己的业务逻辑，相同的查询语句在执行时可以是一个批处理任务，也可以是一个高吞吐低延迟的流计算任务，甚至是先使用批处理技术进行历史数据的计算，然后自动的转成流计算任务处理

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Apache Flink SQL概览

本篇核心目标是让大家概要了解一个完整的Apache Flink SQL Job的组成部分，以及Apache Flink SQL所提供的核心算子的语义，最后会应用Tumble Window编写一个End-to-End的页面访问的统计示例。 Apache Flink SQL Job的组成我们做任何数据计算都离不开读取原始数据，计算逻辑和写入计算结果数据三部分，当然基于Apache Flink SQL编写的计算Job也离不开这个三部分，如下所所示：如上所示，一个完整的Apache Flink SQL Job 由如下三部分： Source Operator - Soruce operator是对外部数据源的抽象, 目前Apache Flink内置了很多常用的数据源实现，比如上图提到的Kafka。 Query Operators - 查询算子主要

2019-04-30

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1.前言 E-MapReduce从3.20.0版本开始对EMR-Flume新增了Log Service Source。借助Log Service的Logtail等工具，可以将需要同步的数据实时采集并上传到LogHub，再使用EMR-Flume将LogHub的数据同步至EMR集群的HDFS。本文将介绍使用EMR-Flume实时同步Log Service的数据至EMR集群的HDFS，并根据record timestamp将数据存入HDFS相应的partition中。有关采集数据到Log Service的LogHub的详细方法及步骤参见采集方式。 2.准备工作创建Hadoop集群，在可选软件中选择Flume，详细步骤参考创建集群。 3.配置Flume 3.1 配置source 配置项值说明 type org.apache.flume.source.loghub.LogHubSource endpoint Lohub的endpoint 如果使用vpc/经典网络的endpoint，要保证与emr集群在同一个region；如果使用公网endpoint，要保证运行Flume agent的节点有...

2019-04-30

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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