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...
Apache Flink 按不同的需求支持Local,Cluster,Cloud三种部署模式,同时Apache Flink在部署上能够与其他成熟的生态产品进行完美集成,如 Cluster模式下可以利用YARN(Yet Another Resource Negotiator)/Mesos集成进行资源管理,在Cloud部署模式下可以与GCE(Google Compute Engine), EC2(Elastic Compute Cloud)进行集成。 Local 模...
Cloud Studio代码运行 packagesource.streamDataSource;importorg.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.d...
Apache Flink是一个在无界和有界数据流上进行有状态计算的框架。Flink提供了不同抽象级别的多个API,并为常见用例提供了专用库。 在这里,我们介绍Flink易于使用且富有表现力的API和库。 流媒体应用的构建块 流处理框架可以构建和执行的应用程序类型取决于该框架对流、状态和时间的控制程度。在下面,我们将描述流处理应用...
这篇文章准备对Blink所基于的Apache社区开源产品--Flink的架构做一些浅显分析。 一:Flink历史、基本架构及分布式部署 历史 Flink项目最早开始于2010年由柏林技术大学、柏林洪堡大学、哈索普拉特纳研究所共同合作研发的"Stratosphere: Information Management on the Cloud"(平流层:云上的信息管理) 项目,Flink最开始是作为...
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 ...
Apache Flink统一了流处理和批处理,因为其主要API(SQL、Table API和DataStream API)同时支持有界数据集和无界数据流。具体来说,你可以根据正在处理的数据性质,以批处理或流处理模式运行相同程序。你甚至可以让系统为你选择处理模式。 只有有界数据源 → 批处理模式 ...
Apache Flink(以下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了...
git clone https://github.com/apache/flink.git cd flink Then, choose one of the following commands based on your preferred Java version:For Java 11./mvnw clean package -DskipTests -Djdk11 -Pjava11-target For Java 17 (Default)./mvnw clean package -DskipTests -Djdk17 -Pjava17-target ...