Flink基础概念 本文描述Flink的基础概念,翻译自https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/concepts/concepts.html 一.程序(Progrram)和数据流(Dataflows) Flink程序的构建基础为Streams和Transformations.其中Streams为中间结果,而Transformations是将一到多个Streams作为输入,计算产生一到多个Streams作为输出的操作(…

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Flink入门-第一篇:Flink基础概念以及竞品对比 Flink介绍 截止2021年10月Flink最新的稳定版本已经发展到1.14.0 Flink起源于一个名为Stratosphere的研究项目主要是为了构建下一代大数据分析平台,在2014年成为Apache孵化器项目.2019 年 1 月,阿里巴巴实时计算团队宣布将经过双十一历练和集团内部业务打 磨的 Blink 引擎进行开源并向 Apache Flink 贡献代码,为Flink迎来了一次高速发展,此后的一年中,阿里巴巴实时计算团队与 Ap…

Flink面试--核心概念和基础考察 1.简单介绍一下 Flink 2.Flink 相比传统的 Spark Streaming 有什么区别? 3.Flink 的组件栈有哪些?         面试知识带你,分为以下几个部分:   第一部分:Flink 中的核心概念和基础篇,包含了 Flink 的整体介绍.核心概念.算子等考察点.   第二部分:Flink 进阶篇,包含了 Flink 中的数据传输.容错机制.序列化.数据热点.反压等实际生产环境中遇到的问题等考察点.   第三部分:Flink 源码…

flink word count  程序 1. 数据集模式 pom.xml 文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=&q…

数据架构设计领域发生了重大的变化,基于流的处理是变化的核心. 分布式文件系统用来存储不经常更新的数据,他们也是大规模批量计算所以来的数据存储方式. 批处理架构(lambda架构)实现计数的方式:持续摄取数据的管道(flume)每小时创建一个文件,由调度程序安排批处理作业分析最近生成的文件,然后输出计数结果. 该架构缺点:1.组件多,设计管道.调度.作业程序,学习成本.管理成本大 2.修改分析时间周期不方便,涉及工作流调度逻辑 3.实现计数预警功能需要引入流处理系统,流处理做近似计算,批处理做准确…

简述 WordCount(单词计数)作为大数据体系的标准示例,一直是入门的经典案例,下面用java和scala实现Flink的WordCount代码: 采用IDEA + Maven + Flink 环境:文末附 pom 文件和相关技术点总结: Java批处理版本 import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apa…

  一.抽象层次 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序. 最低级抽象只提供有状态流.它 通过Process Function嵌入到DataStream API中.它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件,并使用一致的容错状态.此外,用户可以注册事件时间和处理时间回调,允许程序实现复 杂的计算. 实际上,大多数应用程序不需要上述低级抽象,而是针对Core API编程, 如DataStream API(有界/无界流)和DataSet API (有界数据集).这些流畅的API提供了用于…

Flink 概述 什么是 Flink Apache Apache Flink 是一个开源的流处理框架,应用于分布式.高性能.高可用的数据流应用程序.可以处理有限数据流和无限数据,即能够处理有边界和无边界的数据流.无边界的数据流就是真正意义上的流数据,所以 Flink 是支持流计算的.有边界的数据流就是批数据,所以也支持批处理的.不过 Flink 在流处理上的应用比在批处理上的应用更加广泛,统一批处理和流处理也是 Flink 目标之一.Flink 可以部署在各种集群环境,可以对各种大小规模的数据进…