深度剖析了各个基础技术的源码(ZooKeeper、Hive、Spark、Flink、Hadoop等),对这些基础技术知识动态的排列组合,形成大数据全局架构观,并深入讲述大数据全局架构设计的方方面面,打造真正满足企业万亿级海量数据规模的数据中台,真正赋能前台业务。同时,在企业万亿级真实项目落地环节,采用高性能、高可用、高扩展的架构设计原则,技术上更是融合了企业级主流的离线架构和实时架构,带领大家构建
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2020-06-23 18:39:30
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本课程针对企业不同数据规模技术方案进行讲解,紧贴企业热门需求,深入讲解企业级大数据技术的数据存储技术、数据采集技术、数据处理技术、任务调度技术等;课程针对知识点进行企业级案例式教学,理论结合实战,从0到1构建大数据生态技术的方方面面,内容涵盖大数据平台、Spark、Flink、OLAP等核心技术;用真实的企业级实时数仓项目、离线数仓项目、PB级实时用户行为分析系统、千亿级实时广告系统等多个大型项目
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2020-06-22 19:15:45
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本课程针对企业不同数据规模技术方案进行讲解,紧贴企业热门需求,深入讲解企业级大数据技术的数据存储技术、数据采集技术、数据处理技术、任务调度技术等;课程针对知识点进行企业级案例式教学,理论结合实战,从0到1构建大数据生态技术的方方面面,内容涵盖大数据平台、Spark、Flink、OLAP等核心技术;用 ...
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2020-06-22 18:50:44
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CDH6.3.2集成flink的部署配置标签(空格分隔):大数据平台构建一:flink的简介二:cdh6.3.2集成flink一:flink的简介ApacheFlink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外,Flink的运
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2020-06-22 09:30:23
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A core element in Flink’s distributed snapshotting are the stream barriers. These barriers are injected into the data stream and flow with the records ...
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2020-06-20 13:41:21
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为什么要管理状态 有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能,因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态,然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能: 数据流中的数据有重复,我们想对重复数据去重,需要记录哪些数据已经流入过应用,当新数据流入时,根据已流入过的数据来判断去重 ...
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2020-06-20 11:32:28
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根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备、传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速。而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性。例如移动应用广告、欺诈检测、出租车预订、患者监控等场景处理时,需要对实时数据进行实时处理,以便做出快速可行的决策。目前业界有开源不少实时计算引擎,以Apache基金会的两款开源实时计算引擎最受欢迎,它们分
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2020-06-20 09:12:52
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一、WaterMark作用 在使用 EventTime 处理 Stream 数据的时候会遇到数据乱序的问题,流处理从 Event(事 件)产生,流经 Source,再到 Operator,这中间需要一定的时间。虽然大部分情况下,传输到 Operator 的数据都是按照事件产生的时间顺序来的,但是也不 ...
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2020-06-18 19:56:39
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1.自定义sink 在flink中,sink负责最终数据的输出。使用DataStream实例中的addSink方法,传入自定义的sink类 定义一个printSink(),使得其打印显示的是真正的task号(默认的情况是task的id+1) MyPrintSink package cn._51doi ...
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2020-06-16 23:19:16
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1. flink简介 1.1 什么是flink Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流(如离线数据)和无限流数据及逆行有状态计算(不太懂)。可以部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算。 1.2 flink的架构体系 具体见文档 2. flink的安装 修改 ...
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2020-06-16 00:38:14
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