Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,并且能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信及容错机制等功能。基于流执行引擎,Flink提供了跟多高抽象层的API便于用户编写分布式任务,下面稍微介绍一下Flink的几种API:Flink官网:https://flink.apache.org...
大数据实时计算引擎有Apache Flink、Apache Storm、Apache Spark Streaming、Apache Kafka Streams、Google Cloud Dataflow等,其中Apache Flink是目前业界公认的性能最佳、功能最强大的实时计算引擎之一。它不仅支持低延迟、高吞吐的流处理,还能处理复杂事件流和批处理任务,具备高度的容错能力和数据一致性保障。Apache Flink的...
大数据实时计算引擎是一种能够在极短时间内处理和分析大规模数据的技术,其核心特点包括高吞吐量、低延迟、可扩展性、容错性。高吞吐量是指系统能够在单位时间内处理大量数据,低延迟则是指从数据输入到结果输出的时间间隔极短。可扩展性则意味着系统能够根据数据量的变化灵活调整资源,而容错性则确保系统在出现部分故障...
计算层 Flink的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎,为API工具层提供基础服务。 工具层 在Flink Runtime的基础上,Flink提供了面向流处理(DataStream API)和批处理(DataSet API)的不同计算接口,并在此接口上抽象出了不同的应用类型组件库,...
在上一篇文章你公司到底需不需要引入实时计算引擎?中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算。随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop、Storm、Spark、Flink)。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。
大数据实时计算引擎是实现大数据实时处理的关键软件,它们能够高效地处理海量数据流,并实时地提供数据分析和处理结果。以下是几种常见的大数据实时计算引擎: Apache Flink Apache Flink是一种高性能、可扩展的流处理和批处理大数据引擎。它能够运行在各种集群环境中,支持数据流的实时处理和批处理任务的离线处理。Flink提供了...
一、大数据实时计算引擎的概念 大数据实时计算引擎是一种专门为实时数据处理和分析设计的计算框架,它能够支持大规模数据的实时分析和处理。这种计算引擎将分布式计算和消息队列技术相结合,实现了高性能、低延迟的数据处理和分析。常见的实时计算引擎包括Apache Flink、Apache Storm、Spark Streaming等。 二、大数据实时计算引...
第四代:大数据统一计算引擎,包括流处理、批处理、AI、Machine Learning、图计算等,以 Flink 为代表 或许会有人不同意以上的分类,我觉得其实这并不重要的,重要的是体会各个框架的差异,以及更适合的场景。并进行理解,没有哪一个框架可以完美的支持所有的场景,也就不可能有任何一个框架能完全取代另一个。
大数据实时计算引擎 Flink 数据来源:系统中可以采集到的数据,如用户数据、业务数据等,也包含系统运行时产生的日志数据等。 数据采集:不同数据源生成数据类型格式存在差异,在数据采集前可能增加数据总线(如京东JBus)对业务进行解耦,Sqoop和Flume是常用的数据采集工具。
正在Spark 如日中天高速发展的时候,2016 年左右 Flink 开始进入大众的视野并逐渐广为人知。由于Spark在数据流的实时处理中较弱,而Flink 凭借更优的流处理引擎,同时也支持各种处理场景,成为 Spark 的有力挑战者。 本文对 Spark 和 Flink 进行了全面分析与对比,且看下一代大数据计算引擎之争,谁主沉浮?