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你们如果批处理flink怎么做的都?spark 用惯了发现用flink 哪哪都不行

你们如果批处理flink怎么做的都?spark 用惯了发现用flink 哪哪都不行

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cuicuicuic 2023-07-13 10:53:44 45 0
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  • 北京阿里云ACE会长

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    Flink 和 Spark 都是流行的批处理和流处理框架,它们在不同的应用场景和数据处理需求中都有各自的优势和特点。如果您需要在 Flink 中进行批处理,可以考虑以下几个方面:

    数据源:Flink 支持多种数据源,包括文件、数据库、消息队列等,您可以根据实际情况选择合适的数据源。如果您使用文件作为数据源,可以使用 Flink 的 readTextFile 方法读取文本文件,或者使用 readCsvFile 方法读取 CSV 文件。如果您使用数据库作为数据源,可以使用 Flink 的 jdbc connector 连接数据库,并使用 JDBCInputFormat 读取数据。

    数据处理:Flink 提供了丰富的数据处理操作符,包括 map、flatMap、filter、reduce、join 等。您可以根据实际情况选择合适的操作符,进行数据的转换、过滤、聚合等操作。需要注意的是,在 Flink 中使用操作符时,需要定义数据类型和字段名称,以便于进行数据处理和类型检查。

    并行度:在 Flink 中进行批处理时,可以通过调整算子的并行度来提高程序的性能和并行度。需要根据实际情况评估数据量和计算复杂度,以确定合适的并行度。在 Flink 中,可以使用 setParallelism 方法设置算子的并行度,也可以在配置文件中设置默认并行度。

    2023-07-30 09:38:04
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    对于批处理,Flink?提供了基于?DataSet?API?的批处理功能。在?Flink?中,可以使用?DataSet?API?来开发和执行批作业。以下是一些在批处理中使用?Flink?的常见做法:

    1.?使用?DataSet?API:Flink?的?DataSet?API?提供了丰富的操作符和函数,用于进行数据转换、聚合、过滤等操作。您可以使用?DataSet?API?编写批处理作业,并通过调用?ExecutionEnvironment.execute()?方法来执行作业。

    2.?数据源和数据写入:Flink?支持从多种数据源读取数据,如文件系统、数据库等。可以使用适当的读取器(例如?readTextFile())读取数据,并使用适当的写入器(例如?writeAsText())将结果写入到目标位置。

    3.?转换和操作符:Flink?的?DataSet?API?提供了许多转换和操作符,如?map()filter()reduce()?等,用于对数据进行转换和计算。您可以根据具体需求选择适当的操作符来完成批处理任务。

    4.?并行度设置:根据数据量和资源情况,可以通过调整并行度参数来控制作业的并行度。适当的并行度设置可以提高作业的性能和吞吐量。

    5.?优化技巧:与实时处理类似,批处理中也可以使用?Flink?的优化技巧来提升性能。例如,合理使用缓存、调整内存配置、选择适当的数据结构等。

    2023-07-29 23:36:51
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    我们的批处理是tez+spark+mr 做的。 sql搞不定的再用spark。flink的长处在实时这一块,只是批这一块和hive结合的不够好而已,此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”

    2023-07-13 12:13:21
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