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...
实时ETL & 索引构建, 主要通过实时计算完成数据的实时抽取、数据的实时聚合、清洗。比如:实时监控平台或实时大屏场景。 实时的统计和分析,比如:实时数仓场景。 实时机器学习。随着用户红利结束,传统T+1离线推荐引擎转化率效果越来越差,推荐引擎也在向实时化演进,通过实时样本拼接及实时增量模型提升转化率。 实时事件处...
虽然SparkStreaming已经停止更新,Spark的重点也放到了 Structured Streaming ,但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题,可能还是会选择SparkStreaming。 SparkStreaming对于时间窗口,事件时间虽然支撑较少,但还是可以满足部分的实时计算场景的,SparkS...
Blink实时计算引擎在阿里巴巴内部是运行在Hadoop集群上的,Blink计算任务会根据自己的需求向YARN申请计算资源,运行过程中周期性将计算状态持久化到HDFS上,以方便随时恢复,因此可以看出新型的Blink计算平台也可以很好的leverage成熟的Hadoop生态。 在API层,Blink提供了基础的DataStream/DataSet API,用户可以利用基础API有较高自...
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。Flink被设计为可以在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模执行计算。目前市场上主流的流式计算框架有Apache Storm、SparkStreaming、Apache Flink等,但能够同时支持低延迟、高吞吐、Exactly-Once(收到的消息仅处理一...
Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎,代码主要是由 Java 实现,部分代码是 Scala。它可以处理有界的批量数据集、也可以处理无界的实时数据集。对 Flink 而言,其所要处理的主要场景就是流数据,批数据只是流数据的一个极限特例而已,所以 Flink 也是一款真正的流批统一的计算引擎。
Apache Storm是一个分布式实时计算系统,能够处理数据流并进行实时分析。对于刚入行的小白来说,实现Storm可能略显复杂,但只要掌握每一步的流程和代码,就能顺利上手。本文将指导你完成这一过程。 实现流程 以下是实现“实时计算引擎Storm”的总体流程表格: 安装JDK和Maven下载并安装Storm创建Storm项目编写Bolt和Spout创建Top...
### 1. 引言 在实时计算领域,Flink与Spark Streaming是两个备受关注的流式处理引擎。它们都拥有强大的实时处理能力,但在实际应用中又有着各自的优势和劣势...
随着各行各业移动互联和云计算技术的普及发展,大数据计算已深入人心,最常见的比如 flink、spark 等。这些大数据框架,采用中心化的 Master-Slave 架构,依赖和部署比较重,每个任务也有较大开销,有较大的使用成本。RocketMQ Streams 着重打造轻量计算引擎,除了消息队列,无额外依赖,对过滤场景做了大量优化,性能提升 3-5...