流式计算的概念这几年非常热门,我读《基于Apache Flink的流处理》这本书,算是对流式计算的相对比较系统的学习了。本书理论与实践并重,读后有若干思考感悟。 一、何谓流式计算 世界是永恒变化发展的,这些“变化”可以被看成是一个个不断到达的、无限的事件流。流式计算的任... (展开) ...
当然Native Streaming模式的框架实现上面很容易实现Micro-Batching和Batching模式的计算,Apache Flink就是Native Streaming计算模式的流批统一的计算引擎。 二、丰富的部署模式 Apache Flink 按不同的需求支持Local,Cluster,Cloud三种部署模式,同时Apache Flink在部署上能够与其他成熟的生态产品进行完美集成,如 Cluster模式下可...
在逻辑数据流图中,节点表示运算子/操作符【operator】,而在物理数据流中,节点表示任务【tasks】。“Extract hashtags”和“Count”运算子/操作符【operator】分别有两个并行的运算子/操作符任务【operator task】,每个运算子/操作符任务【operator task】均是对输入数据的子集执行计算。 图2 - 2 统计标签的物理数据...
1.本质上,Spark是微批处理,而Flink是流处理 2.Flink低延迟 3.Flink支持时间语义,可通过WaterMark来处理乱序数据,如果Spark要处理乱序数据只能通过RDD排序来实现 4.Flink支持状态编程,使用方式更加灵活 5.Flink提供精确一次的状态一致性保障 2.3本质区别: 本质上是流与微批的区别 2.4 数据模型: Spark采用RDD模型,Spar...
通过状态化流处理,我们可以实现更复杂和有状态的数据处理逻辑,从而能够处理更丰富的实时数据分析和应用场景。 通过定期将应用状态的一致性检查点写入远程持久化存储实现状态维护,事件日志负责存储事件流并将其分布式化,由于日志是追加形式,故事件的顺序不会因向消费者发布而改变。在出现故障时,Flink以此来进行失败恢复,此...
流式计算的概念这几年非常热门,我读《基于Apache Flink的流处理》这本书,算是对流式计算的相对比较系统的学习了。本书理论与实践并重,读后有若干思考感悟。一、何谓流式计算世界是永恒变化发展的,这些“变化”可以被看成是一个个不断到达的、无限的事件流。流式计算的任务,就是对这些事件流进行处理。从这个意义...
- Flink CDC 3.0 内建 Kafka 输出连接器，简化了 MySQL 数据至 Kafka 的实时传输过程，无需额外基础设施配置。- **4.2 实时数据集成实践 - Flink CDC 3.0 支持模式进化、列操作和丰富的内置函数，提供了高度可定制的预处理能力，提升数据处理的灵活性与效率。总结：Flink CDC 是一个高效、易用...
首先介绍流式计算的基本概念, 然后介绍 Flink 的关键技术,最后讲讲 Flink 在快手生产实践中的一些应用,包括实时指标计算和快速 failover。 一、流式计算的介绍 流式计算主要针对 unbounded data(无界数据流)进行实时的计算,将计算结果快速的输出或者修正。 这部分将分为三个小节来介绍。第一,介绍大数据系统发展史,...
其次,百度基于Apache Flink首创了边缘流式计算框架。Flink是一种高效的分布式计算框架,它支持流式处理和批处理两种计算模式。百度在Flink的基础上进行了二次开发,并推出了一款适用于边缘计算的流式计算框架。这款框架可以在资源受限的环境下运行,并且可以与云端的Flink集群进行无缝对接。通过这款框架,百度成功地将边缘计...