大数据flink实时计算方案

xiaofei
大数据处理
2025-04-25 15:00:39
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本篇文章给大家分享flink大数据处理实践，以及大数据flink实时计算方案对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

1、Flink实战篇|FlinkSQL窗口提前触发实战解析
2、借助Docker学习大数据:Flink
3、Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统(PV、UV)
4、如何学习flink?
5、Flink+Paimon在阿里云大数据云原生运维数仓的实践

Flink实战篇|FlinkSQL窗口提前触发实战解析

1、首先，通过一个简单的Kafka读取数据、窗口聚合任务，我们设置了一个1分钟窗口的示例。通过任务流图和输出结果，我们可以看到在窗口结束后获取的实时数据聚合结果。为了实现提前触发窗口计算，我们需要在任务中加入特定的参数配置。在示例中，我们调整了参数，使得窗口计算能够提前启动。

2、Flink 13 版本后：增加了 Windowing TVF 方案，但仅支持 Streaming 任务。 SQL 语义：在 GROUP BY 子句或 Table 子句中声明 TUMBLE 窗口，包含事件时间的时间戳和窗口大小。触发机制：事件时间中滚动窗口的计算触发由 Watermark 推动。

（图片来源网络，侵删）

3、Flink SQL 中的四种时间窗口语义分别是滚动窗口、滑动窗口、Session 窗口和渐进式窗口。滚动窗口定义：滚动窗口将数据按照固定的时间间隔进行分组，每个窗口之间没有重叠。

4、SQL设置：SESSION（row_time， INTERVAL 5 MINUTE）渐进式窗口（Incremental Window）：其实就是固定窗口间隔内提前触发的滚动窗口，其实就是Tumble Window + early-fire的一个事件时间的版本。例如，从每日零点到当前这一分钟绘制累积UV，其中10：00时的UV表示从00：00到10：00的UV总数。

5、**需求与实现**：文章描述了数据处理流程，包括客户端埋点、日志处理、Flink SQL转换以及数据整合等步骤。在SQL实现中，通过设置触发间隔和分桶机制，确保数据按照分钟级进行累计。通过分析发现，Flink窗口的起始时间与预期有偏差，这是因为Flink使用的是基于格林威治时间的时间纪元。

（图片来源网络，侵删）

借助Docker学习大数据:Flink

通过Docker命令下载Flink镜像。这是集群搭建的第一步，确保你有可用的Flink镜像来启动集群。搭建Flink集群：使用Docker Compose方式搭建集群。你需要新建一个目录来存放yml配置文件，并配置dockercompose.yml文件的内容。执行启动命令后，Flink集群将在WSL2环境下运行。

首先，我们来安装RabbitMQ。推荐使用docker命令进行安装，具体步骤可参考过往文章。确保使用用户名和密码admin/admin进行登录，成功登录后，即可完成RabbitMQ的安装。接下来，在pom.xml中添加Flink connector rabbitmq的依赖，为后续的集成做好准备。

在YARN上部署Flink集群，Flink应用提交给ResourceManager，ResourceManager向NodeManager申请容器，部署JobManager和TaskManager实例，动态分配资源以满足作业需求。通过在YARN上启动Flink集群，企业能够充分利用资源，提高数据处理效率。Kubernetes（K8s）模式的Flink集群部署强调容器化管理和运维的便利性。

Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统(PV、UV)

总结：通过Flume***集数据，Kafka传输数据，Flink处理数据，Redis存储数据，并结合Web开发和UI界面实现数据可视化，可以构建一个完整的大数据实时处理系统，用于实时计算和展示PV和UV等关键指标。

理解并对比Flume和Kafka的特性，有助于我们更好地构建高效数据处理系统。Flume与Kafka各有专长，适用场景不同。Flume被设计为日志收集系统，特别适用于线上数据的***集，无论是文件落地还是通过socket传输的数据。

针对业务系统数据，C***监控Binlog日志，发送至kafka；针对日志数据，由Flume来进行统一收集，并发送至kafka。消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。

常见流式计算引擎包括Spark、Storm和Flink。典型的实时计算流程涉及实时数据***集、消息队列缓存、流式计算引擎处理以及结果存储。Flume用于实时收集数据，消息队列则提供缓存功能。流式计算引擎如Flink执行计算任务，最后将结果存储在高速查询引擎中，以支持报表开发、多维分析或数据挖掘等应用。

大数据平台是为了企业处理和分析大量数据而构建的一套基础设施。它包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群，既可***用开源方案，也可选择商业级解决方案，并支持私有云或公有云部署。

大数据项目在当今数字化时代扮演着至关重要的角色，它们通过高效的数据***集、处理、分析和可视化，为企业决策提供强大的数据支持。以下是几个典型的大数据项目描述：宁波今日新闻网热点分析系统技术架构：***用FlumeKafkaSpark组合，构建实时与离线数据处理框架。

如何学习flink?

1、Flink程序入门案例以Scala语言为例，展示如何使用Flink进行简单的WordCount等操作，通过代码实现数据的读取、处理与输出。从项目搭建到代码编写，再到打包与部署，为初学者提供了一条清晰的学习路径。

2、启动ZooKeeper集群并配置zoo.cfg文件：在启动包含HA功能的集群前，需先启动ZooKeeper集群，并确保为每个HA集群单独配置ZooKeeper根路径。对于YARN集群：配置最大重试次数：在yarnsite.xml文件中设置应用master的最大重试次数。配置作业失败后的重试次数：在flinkconf.yaml配置文件中设定。

3、首先，我们来安装RabbitMQ。推荐使用docker命令进行安装，具体步骤可参考过往文章。确保使用用户名和密码admin/admin进行登录，成功登录后，即可完成RabbitMQ的安装。接下来，在pom.xml中添加Flink connector rabbitmq的依赖，为后续的集成做好准备。

4、通过Docker命令下载Flink镜像。这是集群搭建的第一步，确保你有可用的Flink镜像来启动集群。搭建Flink集群：使用Docker Compose方式搭建集群。你需要新建一个目录来存放yml配置文件，并配置dockercompose.yml文件的内容。执行启动命令后，Flink集群将在WSL2环境下运行。

Flink+Paimon在阿里云大数据云原生运维数仓的实践

1、阿里云大数据云原生运维数仓***用Flink+Paimon的实践主要体现在以下几个方面：方案选择：实时性需求：为满足实时资源审计、拓扑和趋势分析的需求，阿里云选择了实时计算能力强大的Flink作为基础。

2、低成本与低延迟：Flink+Paimon方案在低成本和低延迟方面表现出色，是云原生运维数仓的理想选择。用户友好：对于对成本敏感的用户，Flink+Paimon提供了一个优秀的解决方案。阿里云还提供了Flink+Paimon的免费试用活动，方便新用户进行体验。

3、数据分析阶段，Dataworks和Flink配合，生成报表或同步至CMDB系统。总结来说，Flink+Paimon在低成本和低延迟方面表现出色，是云原生运维数仓的理想选择。尤其对于对成本敏感的用户，Flink+Paimon是一个优秀的选择。现在，新用户可参与阿里云Flink+Paimon的免费试用活动，详情可通过链接获取：free.aliyun.com/...。

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