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大数据kylin权威指南

分类:flink    下载:15    浏览:1050    时间:2018-12-07
Apache Kylin是Hadoop大数据平台上的一个开源OLAP引擎。它采用 多维立方体预计算技术,可以将大数据的SQL查询速度提升到亚秒级别。 相对于之前的分钟乃至小时级别的查询速度,亚秒级别速度是百倍到千 倍的提升,该引擎为超大规模数据集上的交互式大数据分析打开了大 门。
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Flink基本教程

分类:flink    下载:16    浏览:806    时间:2018-11-08
Flink项目核心人员执笔,阿里巴巴资深技术专家翻译。全文包含:流计算架构,对时间的处理,有状态的计算,批处理等。前言 ..............................................................................................................................ix第 1 章 为何选择 Flink ......................................................................................... 11.1 流处理欠佳的后果 ......................................................................................... 21.1.1 零售业和市场营销 ............................................................................ 21.1.2 物联网 ................................................................................................ 31.1.3 电信业 ................................................................................................ 51.1.4 银行和金融业 .................................................................................... 51.2 连续事件处理的目标 ..................................................................................... 61.3 流处理技术的演变 ......................................................................................... 61.4 初探 Flink ....................................................................................................... 91.5 生产环境中的 Flink ..................................................................................... 121.5.1 布衣格电信 ...................................................................................... 131.5.2 其他案例 .......................................................................................... 141.6 Flink 的适用场景 ......................................................................................... 15第 2 章 流处理架构 ............................................................................................. 172.1 传统架构与流处理架构 ............................................................................... 172.2 消息传输层和流处理层 ............................................................................... 182.3 消息传输层的理想功能 ............................................................................... 192.3.1 兼具高性能和持久性 ...................................................................... 202.3.2 将生产者和消费者解耦 .................................................................. 202.4 支持微服务架构的流数据 ........................................................................... 21vi | 目录2.4.1 数据流作为中心数据源 .................................................................. 222.4.2 欺诈检测:流处理架构用例 .......................................................... 222.4.3 给开发人员带来的灵活性 .............................................................. 242.5 不限于实时应用程序 ................................................................................... 242.6 流的跨地域复制 ........................................................................................... 26第 3 章 Flink 的用途 ............................................................................................ 293.1 不同类型的正确性 ....................................................................................... 293.1.1 符合产生数据的自然规律 .............................................................. 293.1.2 事件时间 .......................................................................................... 313.1.3 发生故障后仍保持准确 .................................................................. 323.1.4 及时给出所需结果 .......................................................................... 333.1.5 使开发和运维更轻松 ...................................................................... 333.2 分阶段采用 Flink ......................................................................................... 34第 4 章 对时间的处理 ......................................................................................... 354.1 采用批处理架构和 Lambda 架构计数 ........................................................ 354.2 采用流处理架构计数 ................................................................................... 384.3 时间概念 ....................................................................................................... 404.4 窗口 ............................................................................................................... 414.4.1 时间窗口 .......................................................................................... 414.4.2 计数窗口 .......................................................................................... 434.4.3 会话窗口 .......................................................................................... 434.4.4 触发器 .............................................................................................. 444.4.5 窗口的实现 ...................................................................................... 444.5 时空穿梭 ....................................................................................................... 444.6 水印 ............................................................................................................... 454.7 真实案例:爱立信公司的 Kappa 架构 ...................................................... 47第 5 章 有状态的计算 ......................................................................................... 495.1 一致性 ........................................................................................................... 505.2 检查点:保证 exactly-once ......................................................................... 515.3 保存点:状态版本控制 ............................................................................... 595.4 端到端的一致性和作为数据库的流处理器 ............................................... 625.5 Flink 的性能 ................................................................................................. 655.5.1 Yahoo! Streaming Benchmark .......................................................... 65目录 | vii5.5.2 变化 1:使用 Flink 状态 ................................................................. 665.5.3 变化 2:改进数据生成器并增加吞吐量 ....................................... 675.5.4 变化 3:消除网络瓶颈 ................................................................... 685.5.5 变化 4:使用 MapR Streams........................................................... 695.5.6 变化 5:增加 key 基数 .................................................................... 695.6 结论 ............................................................................................................... 71第 6 章 批处理:一种特殊的流处理 .............................................................. 736.1 批处理技术 ................................................................................................... 756.2 案例研究:Flink 作为批处理器 ................................................................. 76附录 其他资源 ...................................................................................................... 79
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flink资料分享

分类:flink    下载:3    浏览:243    时间:2018-12-28
flink资料,是系统学习flink非常好的资料,值得分享!
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Flink技术栈及其适用场景

分类:flink    下载:0    浏览:158    时间:2018-12-28
Flink技术栈及其适用场景.pdf这里介绍了flink组建的技术栈和使用场景,适合给使用Flink的同学进一步熟悉Flink
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Flink在车联网领域的应用与实践

分类:flink    下载:2    浏览:191    时间:2018-12-11
Flink在车联网领域的应用与实践
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flink基础教程-高清

分类:flink    下载:11    浏览:485    时间:2018-12-02
本书介绍的Apache Flink(以下简称Flink)作为一种高度创新的开源流 处理器,具备惊人的潜力,能够帮助你在以流为基础的各种计算中获益。 Flink 不仅可以真正实现实时的容错性分析,还可以分析历史数据,并且极 大地简化数据处理流程。高清扫面版。
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Flink在车联网领域的应用与实践

分类:flink    下载:14    浏览:330    时间:2018-12-02
Flink在车联网领域的应用与实践,很不错的推荐给大家
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Apache Flink 中文版阿里使用的的流计算引擎

分类:flink    下载:19    浏览:446    时间:2018-12-02
阿里正在使用的流引擎计算介绍,这个是中文版阿里正在使用的流引擎计算介绍,这个是中文版阿里正在使用的流引擎计算介绍,这个是中文版
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Flume读取数据库JDBC源程序

分类:flink    下载:2    浏览:206    时间:2018-12-02
Flume读取数据库JDBC源程序,这样Flume就可以读取关系型数据作为数据源,通过简单配置即可实现数据库连接
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flink大数据相关介绍ptf文档

分类:flink    下载:26    浏览:531    时间:2018-11-29
1、Flink基本概念与部署2、DataStreamAPI介绍与实战3、Window与Time4、Connector5、Flink状态管理与恢复6、Metrics与监控7、Flink应用案例介绍8、Druid基本概念以及架构设计9、Druid数据存储与写入10、Druid实践介绍
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flink流式处理框架的架构与应用

分类:flink    下载:1    浏览:220    时间:2018-11-29
flink的技术分享,现在将我的ppt整理成文档:flink流式处理框架的架构与应用
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Flink入门及实战V1.6.1-2018最新

分类:flink    下载:6    浏览:379    时间:2018-11-29
Flink入门及实战最新内容分享,包含Flink基本原理及应用场景、Flink vs storm vs sparkStreaming、Flink入门案例-wordCount、Flink集群安装部署standalone+yarn、Flink-HA高可用、Flink scala shell代码调试
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