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Flink的執(zhí)行圖（ExecutionGraph）

由Flink程序直接映射成的數(shù)據(jù)流圖是StreamGraph，也被稱為邏輯流圖，因?yàn)樗鼈儽硎镜氖怯?jì)算邏輯的高級(jí)視圖。為了執(zhí)行一個(gè)流處理程序，F(xiàn)link需要將邏輯流圖轉(zhuǎn)換為物理數(shù)據(jù)流圖（也叫執(zhí)行圖），詳細(xì)說明程序的執(zhí)行方式。 Flink 中的執(zhí)行圖可以分成四層：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理執(zhí)行圖。StreamGraph：是根據(jù)用戶通過

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Flink程序與數(shù)據(jù)流（DataFlow）

所有的Flink程序都是由三部分組成的： Source 、Transformation和Sink。Source負(fù)責(zé)讀取數(shù)據(jù)源，Transformation利用各種算子進(jìn)行處理加工，Sink負(fù)責(zé)輸出。在運(yùn)行時(shí)，F(xiàn)link上運(yùn)行的程序會(huì)被映射成“邏輯數(shù)據(jù)流”（dataflows），它包含了這三部分。每一個(gè)dataflow以一個(gè)或多個(gè)sources開始以一個(gè)或多個(gè)sinks結(jié)束。dataflow類似于

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Flink的分層api

最底層級(jí)的抽象僅僅提供了有狀態(tài)流，它將通過過程函數(shù)（Process Function）被嵌入到DataStream API中。底層過程函數(shù)（Process Function）與 DataStream API 相集成，使其可以對(duì)某些特定的操作進(jìn)行底層的抽象，它允許用戶可以自由地處理來自一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)流的事件，并使用一致的容錯(cuò)的狀態(tài)。除此之外，用戶可以注冊(cè)事件時(shí)間并處理時(shí)間回調(diào)，從而使程序可以處理復(fù)

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流與批的世界觀

批處理的特點(diǎn)是有界、持久、大量，非常適合需要訪問全套記錄才能完成的計(jì)算工作，一般用于離線統(tǒng)計(jì)。流處理的特點(diǎn)是無界、實(shí)時(shí), 無需針對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集執(zhí)行操作，而是對(duì)通過系統(tǒng)傳輸?shù)拿總€(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)執(zhí)行操作，一般用于實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)。在spark的世界觀中，一切都是由批次組成的，離線數(shù)據(jù)是一個(gè)大批次，而實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是由一個(gè)一個(gè)無限的小批次組成的。而在flink的世界觀中，一切都是由流組成的，離線數(shù)據(jù)是有界限的流，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是一

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事件驅(qū)動(dòng)型(Event-driven)

事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用是一類具有狀態(tài)的應(yīng)用，它從一個(gè)或多個(gè)事件流提取數(shù)據(jù)，并根據(jù)到來的事件觸發(fā)計(jì)算、狀態(tài)更新或其他外部動(dòng)作。比較典型的就是以kafka為代表的消息隊(duì)列幾乎都是事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用。與之不同的就是SparkStreaming微批次，如圖：事件驅(qū)動(dòng)型：

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初識(shí)Flink

“Apache Flink是為分布式、高性能、隨時(shí)可用以及準(zhǔn)確的流處理應(yīng)用程序打造的開源流處理框架”。Apache Flink是一個(gè)框架和分布式處理引擎，用于對(duì)無界和有界數(shù)據(jù)流進(jìn)行有狀態(tài)計(jì)算。Flink被設(shè)計(jì)在所有常見的集群環(huán)境中運(yùn)行，以內(nèi)存執(zhí)行速度和任意規(guī)模來執(zhí)行計(jì)算。

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Slot是對(duì)TaskManager的內(nèi)存切分，所有Slot平均分配TaskManager的內(nèi)存，每個(gè)Slot都有自己獨(dú)立的內(nèi)存，相互隔離?？梢哉fSlot是Flink中的task的執(zhí)行器，可以共享，即來自同一個(gè)Job的不同Task的Sub-Task（理解為Task的子集就行）進(jìn)入同一個(gè)Slot，而且一個(gè)sub-task會(huì)以單獨(dú)的線程來運(yùn)行。這樣一個(gè)Slot就可以跑玩一整個(gè)pipeline，Slot的

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大數(shù)據(jù)平臺(tái)+離線/實(shí)時(shí)數(shù)倉架構(gòu)流程圖

一張完整的大數(shù)據(jù)平臺(tái)+離線/實(shí)時(shí)數(shù)倉架構(gòu)流程圖

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Flink的JobManagers和TaskManager

與Hadoop、Yarn、Spark與K8S等分布式框架類似，F(xiàn)link集群的軟件架構(gòu)也是經(jīng)典的主從（Master/Worker）模式。Flink的主從部分分別為JobManager與TaskManager，兩者的本質(zhì)都是JVM進(jìn)程，它們的具體職責(zé)為JobManagers：負(fù)責(zé)整個(gè)job的生命周期管理，包括資源申請(qǐng)，狀態(tài)監(jiān)控，協(xié)調(diào)、控制的執(zhí)行過程如處理調(diào)度任務(wù)、保存checkpoint、容錯(cuò)等。T

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指點(diǎn)迷金

劉銘誠：7.9原油利空出盡先漲后跌？現(xiàn)貨黃金走勢(shì)分析附今日操作建議

趨勢(shì)做反了，要么轉(zhuǎn)換思路跟隨，要么就離場(chǎng)觀望，不可以再行情創(chuàng)一次新高剛停下來時(shí)就馬上空，再拉再空，一路空，路路空，這就有點(diǎn)帶堵的味道了，真正賺錢的人未必是出手次數(shù)最多的人，在堵場(chǎng)，呆的時(shí)間越久，出手押注的頻率越高，輸?shù)母怕示驮酱?，交易也是一樣，漲跌都想做，看似累小成多，但常在海邊走，哪有不濕鞋的道理，銘誠的建議就是看準(zhǔn)了一次，盡量減少假設(shè)性的交易。因?yàn)椋灰姿皇怯?jì)件的活，盈利與交易的次數(shù)沒有必然

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實(shí)時(shí)數(shù)倉和離線數(shù)倉數(shù)據(jù)架構(gòu)的聯(lián)系和區(qū)別

從數(shù)據(jù)架構(gòu)圖來看，實(shí)時(shí)數(shù)倉的數(shù)據(jù)架構(gòu)會(huì)跟離線數(shù)倉有很多類似的地方。比如分層結(jié)構(gòu)；比如說 ODS 、DWD、DWS、ADS，它們命名的模式可能都是一樣的。盡管如此，實(shí)時(shí)數(shù)倉和離線數(shù)倉還是有很多的區(qū)別的。跟離線數(shù)倉主要不一樣的地方，就是實(shí)時(shí)數(shù)倉的層次更少一些。DWD層以我們目前建設(shè)離線數(shù)倉的經(jīng)驗(yàn)來看，數(shù)倉的第二層遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這么簡(jiǎn)單，一般都會(huì)有一些輕度匯總層這樣的概念，其實(shí)第二層會(huì)包含很多層。ADS層另外

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離線數(shù)倉數(shù)據(jù)的計(jì)算執(zhí)行周期

大規(guī)模的數(shù)據(jù)往往無法通過一次或一個(gè)時(shí)間段計(jì)算完成，比如我需要統(tǒng)計(jì)今年的總收入。那我們不希望把計(jì)算壓力都集中在最后，要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)候才把全年數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。我們要把計(jì)算壓力分?jǐn)傞_，比如我們?nèi)绻芴崆鞍衙總€(gè)月的數(shù)據(jù)計(jì)算好，統(tǒng)計(jì)年的時(shí)候一加就可以了。要用月度或者周數(shù)據(jù)時(shí)候，就把每日算好的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。所以作為離線數(shù)據(jù)我們計(jì)算的單位周期是日。也就是每日進(jìn)行一次計(jì)算，這樣當(dāng)日用戶可以查看到截至前一日的數(shù)據(jù)的計(jì)

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區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)集市：Date Market早在數(shù)據(jù)倉庫誕生之初，一同并存的就有數(shù)據(jù)集市的概念。狹義上來講數(shù)據(jù)集市，可以理解為數(shù)據(jù)倉庫中為用戶提供數(shù)據(jù)支撐的應(yīng)用層，比如ADS層。廣義上，數(shù)據(jù)集市，所有以主題劃分的數(shù)據(jù)倉庫中可供查閱的都可以成為數(shù)據(jù)集市，包括DWD,DWS,ADS層，甚至包括從hadoop中同步到RDS（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù)(Relational Database Service)）的數(shù)據(jù)都可以成為

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數(shù)倉分層結(jié)構(gòu)圖

ODS 層原始數(shù)據(jù)層，存放原始數(shù)據(jù)，直接加載原始日志、數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)保持原貌不做處理。DWD層明細(xì)數(shù)據(jù)層結(jié)構(gòu)和粒度與ods層保持一致，對(duì)ods層數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗(去除空值，臟數(shù)據(jù)，超過極限范圍的數(shù)據(jù))，也有公司叫dwi。DWS層服務(wù)數(shù)據(jù)層以dwd為基礎(chǔ)，進(jìn)行輕度匯總。一般聚集到以用戶當(dāng)日，設(shè)備當(dāng)日，商家當(dāng)日，商品當(dāng)日等等的粒度。在這層通常會(huì)有以某一個(gè)維度為線索，組成跨主題的寬表，比如一個(gè)用戶的當(dāng)日的簽到

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為什么要對(duì)數(shù)倉進(jìn)行分層

1 把復(fù)雜問題簡(jiǎn)單化將一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)分解成多個(gè)步驟來完成，每一層只處理單一的步驟，比較簡(jiǎn)單和容易理解。2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)清晰每一個(gè)數(shù)據(jù)分層都有它的作用域，這樣我們?cè)谑褂帽淼臅r(shí)候能更方便地定位和理解。便于維護(hù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題之后，可以不用修復(fù)所有的數(shù)據(jù)，只需要從有問題的步驟開始修復(fù)。3 提高數(shù)據(jù)的復(fù)用性規(guī)范數(shù)據(jù)分層，通過的中間層數(shù)據(jù)，能夠減少極大的重復(fù)計(jì)算，增加一次計(jì)算結(jié)果的復(fù)用性。4 隔離原

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數(shù)據(jù)倉庫的概念

數(shù)據(jù)倉庫，英文名稱為Data Warehouse，可簡(jiǎn)寫為DW或DWH。數(shù)據(jù)倉庫，是為企業(yè)所有級(jí)別的決策制定過程，提供所有類型數(shù)據(jù)支持的戰(zhàn)略集合。它是單個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，出于分析性報(bào)告和決策支持目的而創(chuàng)建。為需要業(yè)務(wù)智能的企業(yè)，提供指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)、監(jiān)視時(shí)間、成本、質(zhì)量以及控制。分以下幾層：ODS（原始數(shù)據(jù)）：Operation Data StoreDWD(數(shù)據(jù)清洗/DWI) data warehou

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數(shù)據(jù)倉庫的輸入數(shù)據(jù)源和輸出系統(tǒng)分別是什么？

輸入系統(tǒng)：埋點(diǎn)產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)、JavaEE后臺(tái)產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、個(gè)別公司有爬蟲數(shù)據(jù)。輸出系統(tǒng)：報(bào)表系統(tǒng)、用戶畫像系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)

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指點(diǎn)迷金

劉銘誠：7.8現(xiàn)貨黃金行情預(yù)警走勢(shì)分析|原油EIA預(yù)測(cè)及今日操作建議

———2020年7月8日黃金行情走勢(shì)分析———7月7日，舊金山聯(lián)儲(chǔ)主席戴利稱，盡管美國5月和6月重新招聘人數(shù)激增，但很難恢復(fù)所有就業(yè)崗位，因此高失業(yè)率肯定將持續(xù)。美聯(lián)儲(chǔ)官員現(xiàn)在特別擔(dān)心最近感染病例激增，以及其可能對(duì)脆弱的美國經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇造成的潛在損害。因此，美國政府不得不做出艱難的選擇，比如決定增加哪些稅收，削減哪些支出。7月8日亞市盤初，現(xiàn)貨黃金守在隔夜創(chuàng)下的近八年高位附近，現(xiàn)報(bào)1793.95美元/

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Flume Channel類型的選擇

（1）file channel 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于磁盤，優(yōu)勢(shì)：可靠性高；劣勢(shì)：傳輸速度低默認(rèn)容量：100萬event注意：FileChannel可以通過配置dataDirs指向多個(gè)路徑，每個(gè)路徑對(duì)應(yīng)不同的硬盤，增大Flume吞吐量。（2）memory channel 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于內(nèi)存，優(yōu)勢(shì)：傳輸速度快；劣勢(shì)：可靠性差默認(rèn)容量：100

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Flume拉取數(shù)據(jù)太慢怎么辦

現(xiàn)象描述：采樣通道：日志數(shù)據(jù) -> flume -> kafka -> flink flume到kafka的數(shù)據(jù)處理時(shí)間是980毫秒；flink的數(shù)據(jù)處理時(shí)間是十幾毫秒。解決方法：flume方面：flume數(shù)量不夠：增加日志服務(wù)器以增加并行度；（1）自身：增加內(nèi)存flume-env.sh 4-6g-Xmx與-Xms最好設(shè)置一致，減少內(nèi)存抖動(dòng)帶來的性能影響，如果設(shè)置不一致容易導(dǎo)致頻繁fullgc

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CDA考試動(dòng)態(tài)

考試內(nèi)容

考試地點(diǎn)

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