Flink是一款用于处理数据流和批处理的分布式处理框架。它具有高吞吐量、低延迟和容错的特性,广泛应用于实时数据处理场景中。 Apache Flink简介 Apache Flink是一个开源流处理框架,专为分布式、状态化的数据流处理而设计。它支持有状态流处理,能够高效处理无界和有界的数据流。Flink的核心组件包括DataStream API、DataSet A...
有了它,流处理不仅指实时、低延迟的数据分析,还指各类数据应用程序。其中,有些应用程序基于流处理器实现,有些基于批处理器实现,有些甚至基于事务型数据库实现。 2. 传统框架和流处理框架 对于后端数据而言,传统架构是采用一个中心化的数据库系统,用于存储事务类型性数据,比如,mysql存储的业务数据,反应当前状况下的...
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,因此流处理器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。 Apache Flink将重点放在流处理的操作方面。在这里,我们将说明Flink的故障恢复机制,并介绍其功能来管理和监督...
有哪些流处理框架? Kafka Stream Pulsar Function Flink Storm Spark Streaming 接下来分别介绍这几个主流的流处理框架 Kafka Stream ★ 基于Kafka 的一个轻量级流式计算框架,我们可以使用它从一个或多个输入流中读取数据,对数据进行转换和处理,然后将结果写入一个或多个输出流中。” 工作原理:读取数据流 -> 数据...
什么是数据流处理框架 数据流处理框架是一种用于处理数据流的软件框架,它可以帮助我们更高效地处理大量的数据,包括数据的输入、输出、转换、过滤、聚合等操作。数据流处理框架通常基于流式计算模型,将数据处理过程分解为一系列微小的操作单元,通过将这些操作单元组合起来,我们可以构建出复杂的数据处理流程。
数据吞吐量:框架能否处理高并发、大数据量的实时数据流。 延迟:框架在数据处理上的延迟时间是否满足应用需求。 扩展性:框架是否能够支持弹性扩展,以应对数据量的增长。 容错性:框架在出现故障时,能否快速恢复并保证数据的准确性。 易用性:框架的学习曲线、文档支持和社区活跃度。
Apache Flink 是一个开源框架,可以对数据流进行状态计算。Flink既可以处理无界流,也可以处理有界流,并且可以使用同一引擎进行流处理和批处理。Flink 还可以原生执行迭代算法,这使得它适合机器学习和图形分析。Flink 设计为在任何集群环境上运行,并且可以扩展到任何具有高性能和容错能力的用例。
是指由顶点和有向边组成的图,且不存在任何环路的图。在数据流引擎中,DAG可以很好地描述数据的流向和依赖关系,实现流处理的优化和并行计算。 在流处理框架设计中的应用 在数据流引擎中,DAG被用于描述数据处理任务的依赖关系和执行流程,通过构建DAG图,可以实现任务的调度、优化和并行计算。这种基于DAG的设计使流处理框...
一、实时流处理工具与框架1. Apache Kafka:Apache Kafka是一种分布式流处理平台,常用于实时数据管道和流处理应用。它具有高吞吐量、低延迟、可扩展和可靠的特点,能够处理大规模的实时数据流。配合Apache Streams或Apache Flink等流处理框架,Kafka可以更好地满足复杂的实时流处理需求。2. Apache Storm:Apache Storm是一...