Apache Flink 是 Apache 软件基金会的顶级项目，是一款开源的分布式大数据实时处理框架，专为高吞吐量、低延迟的数据流处理而设计。它具备统一的流批一体处理能力，提供精确一次的状态一致性保证，越来越多的企业选择将 Apache Flink 应用于自身丰富的业务场景，如实时数仓、实时推荐、实时分析、实时大屏、实时风控等，...
Apache Flink 是一个分布式流处理引擎,可以用于解决许多与数据处理相关的问题,包括: 实时数据处理:Flink 可以处理实时数据流并对其进行计算和分析,可以处理数据的实时窗口和时序分析等应用场景。 批处理:Flink 也支持批处理,可以处理大规模的离线数据,实现高效的数据分析和计算。 机器学习:Flink 提供了机器学习库 FlinkM...
当然,Flink也支持在其他的集群管理器上运行,包括Hadoop YARN、Apache Mesos等。 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...
Apache Flink 在网络传输层面有两种数据传输模式: PIPELINED模式 - 即一条数据被处理完成以后,立刻传输到下一个节点进行处理。 BATCH 模式 - 即一条数据被处理完成后,并不会立刻传输到下一个节点进行处理,而是写入到缓存区,如果缓存写满就持久化到本地硬盘上,最后当所有数据都被处理完成后,才将数据传输到下一个...
Apache Flink是一个==分布式大数据处理引擎==,可对==有限数据流和无限数据流==进行==有状态计算==。可部署在==各种集群环境==,对各种大小的数据规模进行快速计算。 分布式大数据处理引擎 是一个分布式的、高可用的用于大数据处理的计算引擎 有限流和无限流 ...
Apache Flink架构及其工作原理 一、Flink定义 1、定义: Apache flink 是一个实时计算框架和分布式处理引擎,用于再无边界和有边界数据流上进行有状态的计算,Flink能在所有的集群环境中运行,并能以内存的速度和任意规模进行计算 2、Apache Flink特性 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理 ...
在大数据的江湖里,Apache Flink、Apache Spark和Apache Hadoop堪称三大“门派”,各自有着独特的“武功秘籍”,适用于不同的场景。 从处理模型来看,Hadoop宛如一位沉稳的“批处理大侠”,它依托MapReduce计算引擎,专注于处理大容量静态数据集,就像一位耐心的工匠,精心雕琢每一块数据璞玉。数据从分布式文件系统HDFS读取,经...
Apache Flink 简介 前言 计算引擎 大数据计算引擎分为离线计算和实时计算,离线计算就是我们通常说的批计算,代表是Hadoop MapReduce、Hive等大数据技术。实时计算也被称作流计算,代表是Storm、Spark Streaming、Flink等大数据技术。 计算引擎也在不断更新
Flink通过实现Google Dataflow流式计算模型实现了高吞吐、低延迟、高性能兼具实时流式计算框架。同时Flink支持高度容错的状态管理,防止状态在计算过程中因为系统异常而出现丢失,Flink周期性地通过分布式快照技术Checkpoints实现状态的持久化维护,使得即使在系统停机或者异常的情况下都能计算出正确的结果。