实例介绍
【实例简介】
最全最详细的flink 中文教程,详细介绍各个接口,并附带demo(一千多页pdf) 最全最详细的flink 中文教程,详细介绍各个接口,并附带demo(一千多页pdf)
执行配置 1.5.7.1 程序打包和分布式执行 1.5.7.2 并行执行 1.5.73 执行计划 1.5.74 重启策略 1.5.7.5 类库 158 FlinkCeP-Fink的复杂事件处理 1.5.8.1 风暴兼容性Beta 158.2 Gelly Flink Graph AP 158.3 图AP 1.5.84 迭代图处理 1.5.8.4.1 类库方法 1.584.2 图算法 1.5.8.4.3 图形生成器 1.5.844 二分图 1584.5 FlinkML- Flink的机器学习 1.5.85 快速入门指南 1.5.8.5.1 如何贡献 5.8.5.2 交义验证 1.58.5.3 Distance metrics 5.8.54 K-Nearest Neighbors关联 158.55 MinMax scaler 1.5.8.5.6 Multiple Linear regression 1.5.8.5.7 在管道的引擎盖下看 158.5.8 Polynomial Features 158.59 随机异常值选择 1.5.8.5.10 Standard scaler 158.5.11 Alternating Least squares 1.5.8.5.12 SVM using COCoA 1.58.5.13 最佳实践 1.59 AP迁移指南 1.5.10 部署和运营 集群和部署 1.6.1 独立群集 1.6.1.1 YARN设置 1.6.1.2 Mesos设置 1.6.1.3 Kubernetes设置 1.6.14 Docker设置 1.6.1.5 亚马逊网络服务(AWS) 1.6.1.6 Google Compute Engine设置 1.6.1.7 MapR设置 1.6.1.8 Hadoop集成 1.6.19 JobManager高可用性(HA) 1.6.2 状态和容错 16.3 检查点 1.6.3.1 保存点 1.6.3.2 状态后台 1.6.3.3 调整检查点和大状态 1.6.3.4 配置 1.64 生产准备清单 1.6.5 命令行界面 166 Scala REPl 1.6.7 Kerberos身份验证设置和配置 168 SSL设置 6.9 文件系统 1.6.10 升级应用程序和Fnk版本 1.6.11 调试和监控 度量 1.7.1 如何使用日志记录 1.7.2 历史服务器 1.7.3 监控检查点 1.74 监测背压 1.7.5 监控 REST AP 1.7.6 调试 Windows和事件时间 1.7.7 调试类加载 1.7.8 应用程序分析 1.7.9 Flink Development 1.8 将 Flink导入|DE 1.8.1 从 Source建立Fink 8.2 内幕 组件堆栈 1.9.1 数据流容错 19.2 工作和调度 19.3 任务生命周期 194 文件系统 19.5 5 Apache Flink文档 Apache Flink文档 译者: flink. sob.cn 在线阅读 ●PDF格式 EP∪B格式 ●MOB格式 代码仓库 本文档适用于 Apache Flink17 SNAPSHOT版。这些页面的建立时间为 09/08/18,中部标准时同07:53:00° Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据处理的开源平台Fnk的核心是流 数据流引擎’为数据流上的分布式计算提供数据分发’通信和容错。 Flink在流引擎 之上构建批处理’覆盖本机达代支持,托管内存和程序优化。 第一步 概念∶从Fink的教据流编程模型和分布式运行时环境的基本概念开始。这将有 助于您了解文档的其他部分·包括设置和编程指南σ我们建议您先闖读这些部 分 教程: o实现并运行 Data strean应用程序 o设置本地Fink群集 编程指南:您可以阅读我们关于基本AP|概念和 Data Stream A門或 Data Set APl 的指南’以了解如何编写您的第一个Fink程序。 部署 在将Fink工作投入生产之前,请阅读生产准备清单 发行说明 发行说明涵盖了Fink版本之间的重要更改。如果您计划将Fink设置升级到更高版 本,请仔细阅读这些说明。 Fink1.6发行说明 Fink1.5发行说明。 外部资源 6 Apache Flink文档 ● Flink Forward: Flink forward网站和 You tube上提供了以往会议的讲座。使 用 Apache Flink进行强大的流处理是一个很好的起点 ●培训∷数据工匠的培训材料包括幻灯片·练习和示例解決方案。 ·博客: Apache Flink和数据工匠博客发布了有关Fink的频繁深入的技术文 章 概念 概念 数据流编程模型 数据流编程模型 译者: flink. sob.cn 抽象层次 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序 SQL High-level Language Table Apl Declarative dsl DataStream/Data Set API Core apls Stateful Stream Processing LoW-level building block streams, state, [event] time) ●最低级抽象只提供有状态流。它通过卩 rocess Function嵌入到 Datastream aF丨 中。它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件,并使用一致的容错状态 此外,用户可以注册事件时间和处理时间回调,允许程序实现复杂的计算 实际上,大多数应用程序不需要上逑低级抽象,而是针对 Core a叫编程,如 Data stream AP(有界/无界流)和 Data set ap(有界数据集)。这些流畅的 A門提供了用于数据处理的通用构建坎’例如各种形式的用户指定的转换’连 接’聚合’窗口’状态等。在这些AP丨中处理的数据类型在相应的编程语言中 表示为类 低级尸 rocess function与 Data stream A尸/集成’因此只能对某些算子操作进行 低级抽象。该数据集A尸隈提供的有限数据集的其他原语,如循环/迭代。 ●该 Table ap是为中心的声明性DSL表,其可被动态地改变的表(表示流 时)。该 Table a門遵循(扩展)关系模型:表有一个模式连接(类似于在关 系数据库中的表)和A門|提供可比的算子操作·如选择,项目,连接,分组依 据’聚合等 Table a門程序以声明方式定乂应该执行的逻辑算子操作,而不是 准确指定算子操作代码的外观。虽然 Table ap丨可以通过各种类型的用户定义 西数进行扩展’但它的表现力不如 Core AP’但使用更简洁(编写的代码更 少)。此外, Table a門l程序还会通过优化程序·在执行之前应用优化规则。 可以在衣和 Data strean/ Data set之同无缝转换’允许程序混合7 ble aP以及 Data Stream u Data Set API 数据流编程模型 Flink提供的最高级抽象是SQL。这种抽象在语义和表达方面类似于7ab/e A門·但是将程序表示为SQL查询表达式。在SQL抽象与 Table apl紧密地相互 作用’和SQL查询可以通过定义表来执行7ab/eA尸 程序和数据流 Flink程序的基夲构建块是流和转换。(请注意,Fink的 Data set a|中使用的 Data Set也是内部流-稍后会详细介绍。)从概念上讲·流是(可能水无止境的 数据记录流’而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的算子操作。输入’并产 生一个或多个输出流。 执行时’Fink程序映射到流数据流’由流和转换算亍纽成σ毎个数据流都以一个或 多个源开头,并以一个或多个接收器结東。数据流类似于任意有向无环图 (DAG)°尽管通过迭代结构允许特殊形式的循环,但为了简单起见’我们将在 大多数情况下对此进行掩饰。 Datastream<string> lines env. addsource Sourre new FlinkKafkaconsumer>(.) Datastream Event> events =lines. map((line)-> carse(line) 了FBs∫n?ato胃 Datastrearrs-atis-.cs> stats kerby (id"! fransformation timewindow (Time, seconds(10) apply(new MyWNindowAggregationFurction(); stas. addsink(new Rolling sink(path), Sink L source T! ansforratio门 sink perator Operators Operator key By(/ Source map() window() Sink apply stream Streaming Datarow 通常,程序中的转換与数据流中的算子之同存在一对一的对应关系。但是,有时一 个转换可能包含多个转换算子 源流和接收器记录在流连接器和批处理连接器文档中。 Data Stream算子和 Data Set 转换中记录了转换。 10 【实例截图】
【核心代码】
最全最详细的flink 中文教程,详细介绍各个接口,并附带demo(一千多页pdf) 最全最详细的flink 中文教程,详细介绍各个接口,并附带demo(一千多页pdf)
执行配置 1.5.7.1 程序打包和分布式执行 1.5.7.2 并行执行 1.5.73 执行计划 1.5.74 重启策略 1.5.7.5 类库 158 FlinkCeP-Fink的复杂事件处理 1.5.8.1 风暴兼容性Beta 158.2 Gelly Flink Graph AP 158.3 图AP 1.5.84 迭代图处理 1.5.8.4.1 类库方法 1.584.2 图算法 1.5.8.4.3 图形生成器 1.5.844 二分图 1584.5 FlinkML- Flink的机器学习 1.5.85 快速入门指南 1.5.8.5.1 如何贡献 5.8.5.2 交义验证 1.58.5.3 Distance metrics 5.8.54 K-Nearest Neighbors关联 158.55 MinMax scaler 1.5.8.5.6 Multiple Linear regression 1.5.8.5.7 在管道的引擎盖下看 158.5.8 Polynomial Features 158.59 随机异常值选择 1.5.8.5.10 Standard scaler 158.5.11 Alternating Least squares 1.5.8.5.12 SVM using COCoA 1.58.5.13 最佳实践 1.59 AP迁移指南 1.5.10 部署和运营 集群和部署 1.6.1 独立群集 1.6.1.1 YARN设置 1.6.1.2 Mesos设置 1.6.1.3 Kubernetes设置 1.6.14 Docker设置 1.6.1.5 亚马逊网络服务(AWS) 1.6.1.6 Google Compute Engine设置 1.6.1.7 MapR设置 1.6.1.8 Hadoop集成 1.6.19 JobManager高可用性(HA) 1.6.2 状态和容错 16.3 检查点 1.6.3.1 保存点 1.6.3.2 状态后台 1.6.3.3 调整检查点和大状态 1.6.3.4 配置 1.64 生产准备清单 1.6.5 命令行界面 166 Scala REPl 1.6.7 Kerberos身份验证设置和配置 168 SSL设置 6.9 文件系统 1.6.10 升级应用程序和Fnk版本 1.6.11 调试和监控 度量 1.7.1 如何使用日志记录 1.7.2 历史服务器 1.7.3 监控检查点 1.74 监测背压 1.7.5 监控 REST AP 1.7.6 调试 Windows和事件时间 1.7.7 调试类加载 1.7.8 应用程序分析 1.7.9 Flink Development 1.8 将 Flink导入|DE 1.8.1 从 Source建立Fink 8.2 内幕 组件堆栈 1.9.1 数据流容错 19.2 工作和调度 19.3 任务生命周期 194 文件系统 19.5 5 Apache Flink文档 Apache Flink文档 译者: flink. sob.cn 在线阅读 ●PDF格式 EP∪B格式 ●MOB格式 代码仓库 本文档适用于 Apache Flink17 SNAPSHOT版。这些页面的建立时间为 09/08/18,中部标准时同07:53:00° Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据处理的开源平台Fnk的核心是流 数据流引擎’为数据流上的分布式计算提供数据分发’通信和容错。 Flink在流引擎 之上构建批处理’覆盖本机达代支持,托管内存和程序优化。 第一步 概念∶从Fink的教据流编程模型和分布式运行时环境的基本概念开始。这将有 助于您了解文档的其他部分·包括设置和编程指南σ我们建议您先闖读这些部 分 教程: o实现并运行 Data strean应用程序 o设置本地Fink群集 编程指南:您可以阅读我们关于基本AP|概念和 Data Stream A門或 Data Set APl 的指南’以了解如何编写您的第一个Fink程序。 部署 在将Fink工作投入生产之前,请阅读生产准备清单 发行说明 发行说明涵盖了Fink版本之间的重要更改。如果您计划将Fink设置升级到更高版 本,请仔细阅读这些说明。 Fink1.6发行说明 Fink1.5发行说明。 外部资源 6 Apache Flink文档 ● Flink Forward: Flink forward网站和 You tube上提供了以往会议的讲座。使 用 Apache Flink进行强大的流处理是一个很好的起点 ●培训∷数据工匠的培训材料包括幻灯片·练习和示例解決方案。 ·博客: Apache Flink和数据工匠博客发布了有关Fink的频繁深入的技术文 章 概念 概念 数据流编程模型 数据流编程模型 译者: flink. sob.cn 抽象层次 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序 SQL High-level Language Table Apl Declarative dsl DataStream/Data Set API Core apls Stateful Stream Processing LoW-level building block streams, state, [event] time) ●最低级抽象只提供有状态流。它通过卩 rocess Function嵌入到 Datastream aF丨 中。它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件,并使用一致的容错状态 此外,用户可以注册事件时间和处理时间回调,允许程序实现复杂的计算 实际上,大多数应用程序不需要上逑低级抽象,而是针对 Core a叫编程,如 Data stream AP(有界/无界流)和 Data set ap(有界数据集)。这些流畅的 A門提供了用于数据处理的通用构建坎’例如各种形式的用户指定的转换’连 接’聚合’窗口’状态等。在这些AP丨中处理的数据类型在相应的编程语言中 表示为类 低级尸 rocess function与 Data stream A尸/集成’因此只能对某些算子操作进行 低级抽象。该数据集A尸隈提供的有限数据集的其他原语,如循环/迭代。 ●该 Table ap是为中心的声明性DSL表,其可被动态地改变的表(表示流 时)。该 Table a門遵循(扩展)关系模型:表有一个模式连接(类似于在关 系数据库中的表)和A門|提供可比的算子操作·如选择,项目,连接,分组依 据’聚合等 Table a門程序以声明方式定乂应该执行的逻辑算子操作,而不是 准确指定算子操作代码的外观。虽然 Table ap丨可以通过各种类型的用户定义 西数进行扩展’但它的表现力不如 Core AP’但使用更简洁(编写的代码更 少)。此外, Table a門l程序还会通过优化程序·在执行之前应用优化规则。 可以在衣和 Data strean/ Data set之同无缝转换’允许程序混合7 ble aP以及 Data Stream u Data Set API 数据流编程模型 Flink提供的最高级抽象是SQL。这种抽象在语义和表达方面类似于7ab/e A門·但是将程序表示为SQL查询表达式。在SQL抽象与 Table apl紧密地相互 作用’和SQL查询可以通过定义表来执行7ab/eA尸 程序和数据流 Flink程序的基夲构建块是流和转换。(请注意,Fink的 Data set a|中使用的 Data Set也是内部流-稍后会详细介绍。)从概念上讲·流是(可能水无止境的 数据记录流’而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的算子操作。输入’并产 生一个或多个输出流。 执行时’Fink程序映射到流数据流’由流和转换算亍纽成σ毎个数据流都以一个或 多个源开头,并以一个或多个接收器结東。数据流类似于任意有向无环图 (DAG)°尽管通过迭代结构允许特殊形式的循环,但为了简单起见’我们将在 大多数情况下对此进行掩饰。 Datastream<string> lines env. addsource Sourre new FlinkKafkaconsumer>(.) Datastream Event> events =lines. map((line)-> carse(line) 了FBs∫n?ato胃 Datastrearrs-atis-.cs> stats kerby (id"! fransformation timewindow (Time, seconds(10) apply(new MyWNindowAggregationFurction(); stas. addsink(new Rolling sink(path), Sink L source T! ansforratio门 sink perator Operators Operator key By(/ Source map() window() Sink apply stream Streaming Datarow 通常,程序中的转換与数据流中的算子之同存在一对一的对应关系。但是,有时一 个转换可能包含多个转换算子 源流和接收器记录在流连接器和批处理连接器文档中。 Data Stream算子和 Data Set 转换中记录了转换。 10 【实例截图】
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