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Flink中的多source+event watermark测试

这次需要做一个监控项目,全网日志的指标计算,上线的话,计算量应该是百亿/天 单个source对应的sql如下 最原始的sql select pro,throwable,level,ip,`count`,id,`time`,firstl,lastl from ( select pro,throwable,level,ip, count(*) as `count`, lastStrInGroupSkipNull(CONCAT_WS('_',KAFKA_TOPIC,CAST(KAFKA_PARTITION AS VARCHAR),CAST(KAFKA_OFFSET as VARCHAR))) as id, firstLong(l) as firstl, lastLong(l) as lastl, TUMBLE_END(SPT, INTERVAL '3' SECOND) as `time` from input.`ymm-appmetric-dev-self1` where pro IS NOT NULL and throwable IS ...

Ignite 与 Spark 都很强,那如果把它们整合起来会怎样?

在前面的文章中,我们分别介绍了 Ignite 和 Spark 这两种技术,从功能上对两者进行了全面深入的对比。经过分析,可以得出这样一个结论:两者都很强大,但是差别很大,定位不同,因此会有不同的适用领域。 但是,这两种技术也是可以互补的,那么它们互补适用于场景是什么呢?主要是这么几个方面:如果觉得 Spark 中的 SQL 等运行速度较慢,那么 Ignite 通过自己的方式提供了对 Spark 应用进行进一步加速的解决方案,这方面可选的解决方案并不多,推荐开发者考虑,另外就是数据和状态的共享,当然这方面的解决方案也有很多,并不是一定要用 Ignite 实现。 Ignite 原生提供了对 Spark 的支持,本文主要探讨为何与如何将 Ignite 和 Spark 进行集成。 1.将 Ignite 与 Spark 整合 整合这两种技术会为 Spark 应用带来若干明显的好处: 通过避免大量的数据移动,获得真正可扩展的内存级性能; 提高 RDD、DataFrame 和 SQL 的性能; 在 Spark 作业之间更方便地共享状态和数据。 下图显示了如何整合这两种技术,并且标注了显著的优势: 通...

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