通过Flink+NBI可视化构建实时分析系统

简介: Flink:Apache Flink是一个计算框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。Flink主要特点:1、高吞吐、低延迟、纯流式架构;2、支持对乱序事件的处理;3、有状态、提供exactly-once计算;4、高度灵活的窗口机制;5、失败恢复、故障转移、水平扩展;6、批处理、流处理统一的API

Flink:

Apache Flink是一个计算框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。

Flink主要特点:

1、高吞吐、低延迟、纯流式架构;

2、支持对乱序事件的处理;

3、有状态、提供exactly-once计算;

4、高度灵活的窗口机制;

5、失败恢复、故障转移、水平扩展;

6、批处理、流处理统一的API

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NBI大数据可视化:

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NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款自助式可视化分析大屏展示平台,可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析;

NBI拥有几十种传统图形和新型大数据图形组件(如桑 基图, treemap、层级聚类图、旭日图、热力矩 阵、日历矩阵、gis等等)能让您轻松构建各类炫 酷的数据大屏。

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Flin+NBI实时数据分析系统构建方案:

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(1)通过kafka分布式消息队列接入各类数据源,比如IOT设备实时数据,服务器日志数据,应用系统日志数据,数据库数据等等;

(2)然后通过Flink接入kafka,根据时间窗口,对各类指标做数据计算;

(3)计算完毕后接入NBI大数据可视化分析平台,通过平台构建各类分析应用,做实时分析展示;

实时数据分析:

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相关实践学习
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通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
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