基于Flink 1构建实时计算平台 。系统架构1，接入层Canal、Flume、Kafka，对于业务系统数据，Canal监控Binlog日志并发送给Kafka；对于日志数据，Flume统一收集并发送给kafka，从技术角度来说，数据分析虽然有两种方式:应用级数据分析和开发级数据分析，但从业者需要具备三个基础知识，即数学基础、统计学基础和计算机基础 。
1、Flink中如何实现一个自定义MetricReporter在flink任务运行的过程中 ， 用户通常希望了解任务运行的一些基本指标 ， 比如吞吐量、内存和cpu使用率、检查点稳定性等等 。这些指标可以通过flinkmetrics轻松获得，避免了任务以黑盒状态运行 。通过分析这些指标，我们可以更好地调整任务的资源，定位遇到的问题，监控任务 。接下来，本文将介绍flinkmetrics的一些基本概念、原理和实践 。
内存，IO或者每个任务运行的一些指标 。指标的统计方法有四种，都实现了Metric的接口，Metric只是一个标识，并没有定义如何接口 。一些子类的继承关系如下 。从图中可以看出，Metric的接口有四个直接子类，分别是:以Counter为例说明Metric的具体用法 。计数器通常用于计数，计数值可以用inc或dec方法增减 。
2、你所知道的用于流式 数据分析的软件有哪些?火花流，风暴，火石.1 excel Microsoft excel是Microsoftoffice的组件之一，Microsoft office是微软为Windows和AppleMacintosh操作系统的计算机编写和运行的电子表格软件 。Excel是微软office套件软件的重要组成部分，可以处理各种数据，进行统计分析 ， 辅助决策操作，广泛应用于管理、统计财务、金融等诸多领域 。
3、基于Flink的实时计算平台的构建【flink数据分析】 1 。系统架构1 。访问层运河，水槽和卡夫卡 。对于业务系统数据 ， Canal监控Binlog日志并发送给Kafka对于日志数据，Flume统一收集并发送给kafka 。消息队列的数据既是离线仓库的原始数据，也是实时计算的原始数据，可以保证实时和离线原始数据的统一 。2.计算层的Flink有源数据，经过计算层的Flink实时计算引擎处理后，再登陆到存储层的不同存储介质中 。
4、Flink常见异常和错误信息小结
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