一.什么是Flink? Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能. 二.Flink特点 1.现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-Once保证,而批处理一般要支持高吞吐.高效处理 2.Flink是完全支持流处理,也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的:而批处理被作为一种特殊的流处理,只是它的输入数据流被定义为有界的. 技术特点: 1.流处理特性 支

1. 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的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着. 在国外一些社区,有很多人将大数据的计算引擎分成了 4 代,当然,也有很多人不会认同.我们先姑且这么认为和讨论. 首先第一代的计算引擎,无疑就是 Ha

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,Scala和Python. 2. DataStream API,对数据流进行流处理操作,将流式的数据抽象成分布式的

1. flink简介 1.1 什么是flink Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流(如离线数据)和无限流数据及逆行有状态计算(不太懂).可以部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算.  1.2 flink的架构体系 具体见文档 2. flink的安装 修改flink-conf.yaml jobmanager.rpc.address: feng05 // 注意,此处冒号后需要空一格,并且参数要顶行写(yaml文件格式的规定,否则会报错) taskman

使用Flink HA功能维护JobManager中组件的生命周期,可以有效的避免因为JobManager 进程失败导致任务无法恢复的情况. 接下来分享下 Flink HA功能的实现 大纲 基于Zookeeper+Hadoop HA功能的实现 HA功能的接口概述 基于Zookeeper实现的HA接口 手工课: 添加个新的组件并使用HA功能维护生命周期 1.基于Zookeeper+Hadoop HA功能的实现 Zookeeper: Zookeeper的结构: /leaderlatch : leade

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. 在国外一些社区,有很多人将大数据的计算引擎分成了 4 代,当然,也有很多人不会认同.首先第一代的计算引擎,无疑就是 Hadoo

一.Flink概述 官网:https://flink.apache.org/ mapreduce-->maxcompute HBase-->部门 quickBI DataV Hive-->高德地图 Storm-->Jstorm ...... 2019年1月,阿里正式开源flink-->blink 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. 大数据计算框

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的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着. 在国外一些社区,有很多人将大数据的计算引擎分成了 4 代,当然,也有很多人不会认同.我们先姑且这么认为和讨论. 首先第一代的计算引擎,无疑就是 Ha

Flink(一)Flink的入门简介 https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9400622.html 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的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着. 在国外一些社

摘要:Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.目前,Apache Flink 1.9.0版本已经正式发布,该版本有什么样的里程碑意义,又具有哪些重点改动和新功能呢?本文中,阿里巴巴高级技术专家伍翀就为大家带来了对于Apache Flink 1.9.0版本的介绍. 演讲嘉宾介绍: 本次分享主要分为以下三个方面: Flink 1.9.0的里程碑意义 Flink 1.9.0的重点改动和新

1. Flink 简介 Flink 是一个分布式流处理器,提供直观且易于使用的API,以供实现有状态的流处理应用.它能够以fault-tolerant的方式高效地运行在大规模系统中. 流处理技术在当今地位愈发重要,因为它为很多业务场景提供了非常优秀的解决方案,例如数据分析,ETL,事务应用等. 2. 有状态的流处理 在很多场景下,数据都是以持续不断的流事件创建.例如网站的交互.或手机传输的信息.服务器日志.传感器信息等.有状态的流处理(stateful stream processing)是一种

标记名称:flink[标签简介][功能说明]:用于获取友情链接,其对应后台文件为"includetaglibflink.lib.php".[适用范围]:全局标记,适用V55,V56,V57.[参数说明]:[1]type:链接类型,值:a. textall 全部用文字显示:b. textimage 文字和图得混合排列:c. text 文字链接,仅显示不带Logo的链接:d. image 图片链接,仅显示带Logo的链接.----------------------------------

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-apache-flink/index.html 大数据计算引擎的发展 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的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发

Flink的高可用集群环境 Flink简介 Flink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. 因现在主要Flink这一块做先关方面的学习,因此准备要开通Apache Flink专栏这一块定期发布一些文章.今天在自己的博客因为专栏无法申请通过,所以先在此记录第一篇关于Flink部署的文章. 在这里顺便打个小广告,Flink社区第一季线下meetup,已在上海,北京举办.接下来分别会在成都和深圳举办接下来的几期,也希望小伙伴们踊跃的加入到

1. Flink简介 Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink流执行引擎(streaming dataflow engine),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.batch dataSet可以视作data Streaming的一种特例.基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务: 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,用户可以方便地使用Flink

“下一代大数据处理引擎王者” Apache Flink 它既能保证数据一致性“Exactly Once",又能实时快速的处理海量数据.与生俱来的 Watermark 功能让它能对复杂数据乱序场景应对自如,它充分体现了“批”.“流”一体的完美结合同时又代表着“流”.“表”二象性的和谐统一. 两种数据集:无边界数据集(连续不断追加)和有边界数据集 两种执行模式 - 流式传输(Streaming) :只要数据生成,连续执行的处理 - 批处理(Batch):在有限的时间内执行并运行到完整的处理,完成后释

Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. Flink简介 Flink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

大数据计算引擎的发展 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的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着. 在国外一些社区,有很多人将大数据的计算引擎分成了 4 代,当然,也有很多人不会认同.我们先姑且这么认为和讨论. 首先第一代的计算引擎,无疑就是 Had

Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. Flink简介 Flink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

深入理解Apache Flink核心技术 2016年02月18日 17:04:03 阅读数:1936 标签: Apache-Flink数据流程序员JVM   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80121861 作者:李呈祥 作者简介:Intel BigData Team软件工程师,主要关注大数据计算框架与SQL引擎的性能优化,Apache Hive Committer,Apach