一.Flink与Storm两个框架的对比 二.Flink 的特性 1.高吞吐.低延迟.高性能 2.支持带事件的窗口(window) 操作:time.count.session.data-driven 3.支持有状态计算的 exactly once 语义 4.支持具有反压功能的持续流模型 5.支持基于轻量分布式快照(snapshot) 实现的容错 6.同时支持 batch on streaming 处理和Streaming 处理 7.Flink 在JVM内部实现了自己的内存管理 8.支持迭代计算(…

一.Flink与其他流处理方式的对比分析 ·1.Flink特点: Apache Flink 是一个开源的分布式,高性能,高可用,准确的流处理框架. 主要由 Java 代码实现. 支持实时流(stream)处理和批(batch)处理,批数据只是流数据的一个极限特例. Flink原生支持了迭代计算.内存管理和程序优化. 2.Flink架构  3.Flink基本组件介绍…

参考这篇文章: https://www.sohu.com/a/196257023_470008 我们当时的目标就是要设计一款低延迟.exactly once.流和批统一的,能够支撑足够大体量的复杂计算的引擎. Spark streaming 的本质还是一款基于 microbatch 计算的引擎.这种引擎一个天生的缺点就是每个 microbatch 的调度开销比较大,当我们要求越低的延迟时,额外的开销就越大.这就导致了 spark streaming 实际上不是特别适合于做秒级甚至亚秒级的计算.…

1.前言 最近在项目中使用到Redis做缓存,方便多个业务进程之间共享数据.由于Redis的数据都存放在内存中,如果没有配置持久化,redis重启后数据就全丢失了,于是需要开启redis的持久化功能,将数据保存到磁盘上,当redis重启后,可以从磁盘中恢复数据.redis提供两种方式进行持久化,一种是RDB持久化(原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化),另外一种是AOF持久化(原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件).那么这两种持久化方式有什么区别呢…

前言 最近在项目中使用到Redis做缓存,方便多个业务进程之间共享数据.由于Redis的数据都存放在内存中,如果没有配置持久化,redis重启后数据就全丢失了,于是需要开启redis的持久化功能,将数据保存到磁盘上,当redis重启后,可以从磁盘中恢复数据.redis提供两种方式进行持久化,一种是RDB持久化(原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化),另外一种是AOF持久化(原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件).那么这两种持久化方式有什么区别呢,改…

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本文由  网易云发布. 本文内容接上一篇Apache 流框架 Flink,Spark Streaming,Storm对比分析(一) 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数 据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized St…

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized Stream),每一段数据都转换成Spark中的…

原文地址:http://www.cnblogs.com/beer/p/3325242.html 免责声明: 当时写完这篇调查报告,给同事看了后,他觉得蛮喜欢,然后想把这篇文章修改一下,然后往期刊上发表出来,我也答应了.但是后来此事却因各种原因一再被耽搁拖延,转眼就是一年多过去了,估计已经被遗忘了吧,直到前几天自己的清理电脑的时候,在硬盘里面发现了它,这篇文章确实在当时花了自己不少心血,实在是不忍心让它在自己的硬盘里面"终老"下去了.所以对不住了,我还是让它发挥点余热吧. 由于这篇文章是…

本文由  网易云发布. 1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意.Flink是原生的流处理系统,提供high level的API.Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的.Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况.在Flink中,所有 的数据都看作流,是一种很好的抽象,因为这更接近于现实世界. 1.1 基本架构 下面我们介绍下Flink的基本架构,Flink系统的架构与Spark类似,是一个基于…