根据前文描述我们知道Flink主要处理的是流数据,针对的是实时计算领域,在Flink之前,大数据实时领域中还有Storm、SparkStreaming。Storm是比较早的流式计算框架,后来又出现了SparkStreaming,为了支持SQLSpark后期又推出StructuredStreamig,现在又出现了Flink这种优秀的实时计算框架,那么这几种计算框架到底有什么区别呢?下面我们从...
DataStream<LogEvent>stream=env// 通过Kafka生成数据流.addSource(newFlinkKafkaConsumer(...))// 分组.keyBy("country")// 将时间窗口设为60分钟.timeWindow(Time.minutes(60))// 针对每个时间窗口进行操作.apply(newCountPerWindowFunction()); 在流处理中,主要有两个时间概念 : 事件时间,即事件实际发生的时...
另一方面,朝着在线数据分析处理的方向演进,即利用 Flink 的核心优势、Event-Driven Function 的能力以及 Flink 自带的状态管理等特性实现在线的函数计算。 而对于 Alink,未来 Flink 社区希望使用新开发的 Alink 的算法,逐渐替换掉原有的一套机器学习算法库 FlinkML 的算法,并期待着 Alink 成为新一代版本的 FlinkML。
Spark Streaming是在 Spark Core API基础上扩展出来的,以微批模式实现的近实时计算框架,它认为流是批的特例,将输入数据切分成一个个小的切片,利用Spark引擎作为一个个小的batch数据来处理,最终输出切片流,以此实现近似实时计算。 Flink Flink是事件驱动的实时计算框架,它认为批是流的特例,数据流分为有限流(Bounded)...
实时计算组件选择 storm flink 实时流计算框架 一. 1、对比:离线计算和实时计算 离线计算:MapReduce,批量处理(Sqoop-->HDFS--> MR ---> HDFS) 实时计算:Storm和Spark Sparking,数据实时性(Flume ---> Kafka ---> 流式计算 ---> Redis) 2、常见的实时计算(流式计算)代表...
Flink、Spark Streaming和Storm是其中最具代表性的三个框架。本文将对比分析这三个框架的优缺点,帮助读者更好地理解和选择适合自己的实时计算框架。 一、处理模型延迟 Flink Flink采用事件驱动型应用模型,通过状态化流处理实现低延迟。它利用水印(watermark)机制来处理乱序事件,确保事件按照时间顺序进行处理。此外,Flink还...
一、Flink概述 1.1、基础简介 主要特性包括:批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink不仅可以运行在包括YARN、Mesos、Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署。在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题。
Flink简介 Flink是Apache软件基金会的一个顶级项目,是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架,并且可以同时支持实时计算和批量计算。Flink起源于Stratosphere 项目,该项目是在2010年到2014年间由柏林工业大学、柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合开展的。2014年4月,Stratosphere代码被贡献...
Apache Flink是用于无限制和有限制的数据流上的有状态计算的框架。由于许多流应用程序的设计目的是在最少的停机时间内连续运行,因此流处理框架必须提供出色的故障恢复能力,以及在运行时监视和维护应用程序的工具。Flink将重点放在流处理的操作上。下面将介绍Flink的故障恢复机制,以及其用来管理和监控的应用程序。
大数据实时计算框架Flink DataStream API 简介 该练习的重点是充分全面地了解 DataStream API，以便于编写流式应用入门。什么能被转化成流？Flink 的 Java 和 Scala DataStream API 可以将任何可序列化的对象转化为流。Flink 自带的序列化器有 基本类型，即 String、Long、Integer、Boolean、Array复合类型：Tuples、POJOs...