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一、Flink简介

  • Flink简介

    Flink简介

    Flink示意图Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。Apache Flink 功能强大,支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括:批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink 不仅可以运行在包括 YARN、 M

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • Flink简介

    Flink简介

    一、Flink概述 Apache Flink是一个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。 Flink设计为在所有常见的集群环境中运行,以内存速度和任何规模执行计算。二、Flink特点 适用于所有企业,不同企业有不同的业务场景。处理数据量,模型都不一样。1)随机部署应用 flink是分布式系统,需要计算资源才可执行程序。flink可以与常见的集群资源管理器进行集成(Ha

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • Flink 的 HA简介

    Flink 的 HA简介

    首先,我们需要知道 Flink 有两种部署的模式,分别是 Standalone 以及 Yarn Cluster 模式。对于 Standalone 来说,Flink 必须依赖于 Zookeeper 来实现 JobManager 的 HA(Zookeeper 已经成为了大部分开源框架 HA 必不可少的模块)。在 Zookeeper 的帮助下,一个 Standalone 的 Flink 集群会同时有多个

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • Flink 简介

    Flink 简介

    Flink: 大数据流式处理框架:Flink 和 spark streaming Flink 延迟更小,实时性更好 低延迟、高吞吐,准确性高   API: source  transform sink   一、Flink简介: Flink(德语:快速、灵巧) Flink 是一个框架,分布式处理引擎,对有界和无界数据流进行状态计算 2015年至今,快速增长,在国内大公

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • Flink简介

    Flink简介

    Flink简介 Flink的核心是一个流式的数据流执行引擎,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。基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以方便用户编写分布式任务: 1. DataSet API, 对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便的采用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行各种操作,支持Java,Scal

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 大数据基础之Flink(1)简介、安装、使用

    大数据基础之Flink(1)简介、安装、使用

     Flink 1.7 官方:https://flink.apache.org/   一 简介   Apache Flink is an open source platform for distributed stream and batch data processing. Flink’s core is a streaming dataflow engine

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • Flink从入门到精通(一) - 简介

    Flink从入门到精通(一) - 简介

    1. 什么是Flink? 官网的定义如下: Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run in 

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • Flink(一)Flink的入门简介

    Flink(一)Flink的入门简介

    一. Flink的引入         这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop、Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算

    日期 2023-06-12 10:48:40