【推荐系统算法实战】Flink 架构及其工作原理
2023-09-14 09:07:21 时间
目录
- System Architecture
- Data Transfer in Flink
- Event Time Processing
- State Management
- Checkpoints, Savepoints, and State Recovery
System Architecture
分布式系统需要解决:分配和管理在集群的计算资源、处理配合、持久和可访问的数据存储、失败恢复。Fink专注分布式流处理。
Compone
相关文章
- 大数据基础之Flink(1)简介、安装、使用
- Flink(52):Flink高级特性之双流Join
- Flink(27):Flink中的Watermark
- Hudi(15):Hudi集成Flink之内存优化
- flink HA高可用Standalone集群搭建
- flink 批量梯度下降算法线性回归参数求解(Linear Regression with BGD(batch gradient descent) )
- Apache Flink®极简教程: 架构及原理 Stateful Computations over Data Streams
- 用beam实现连接kafka和elasticSearch示例 在flink平台运行
- Apache Flink vs Apache Spark——感觉二者是互相抄袭啊 看谁的好就抄过来 Flink支持在runtime中的有环数据流,这样表示机器学习算法更有效而且更有效率
- 大数据Hadoop之——Flink中的Window API+时间语义+Watermark
- 大数据Hadoop之——实时计算流计算引擎Flink(Flink环境部署)