大数据要实现业务落地的前提，是企业需要搭建起自身的大数据平台，去实现对数据价值的挖掘和应用。根据实际的业务场景需求，不同类型的数据，需要不同的计算处理模式。今天我们就来聊聊批处理和流处理两种大数据计算模式。数据驱动策略的到来，使得企业对自身所拥有的数据资源开始有了更深刻的认识，意识到数据的价值之后，接下来就是要实现对这些数据的价值挖掘。企业搭建大数据平台，目前行业当中的主流选择，集中在Hadoop
目录Flink前言1、flink和spark本质的区别2、流处理和批处理3、无界流和有界流4、实时计算需要考虑的问题Flink简介1、什么是Flink2、Flink的特征3、Blink--基于Flink开发的一个分支4、Flink技术栈5、Flink APIs6、数据流编程模型7、Flink的代码结构Flink前言Flink和spark的功能很相似，spark能做的flink也能做，flink能做
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2023-11-29 06:11:28
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同样的算子其输出结果在（批/流）中的不同表现行为摘要1.流处理和批处理的api2.DataSet批处理reduce3.DatStream3.1 DatStream流处理reduce3.2 DatStream批处理reduce4.分析结果5.我们重点来分析流处理结果：6.总结 摘要流处理和批处理很多算子基本都是一样的，比如reduce,map,flatMap等等。但是有些时候流处理和批处理同样的算
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2023-12-07 03:39:56
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Flink简介Apache Flink是一个开源的分布式、高性能、高可用的流处理框架。主要有Java代码实现，支持scala和java API。支持实时流（stream）处理和批（batch）处理，批数据只是流数据的一个极限特例。Flink原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。 Flink、Spark和Storm对比Flink、Spark Streaming、Storm、Storm T
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2023-07-11 17:47:26
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引言checkpoint刚接触这个机制的是在spark框架中，spark中Lineage（血统）是spark能快速恢复容错的基本，有cache和persist（都是RDD内存缓存），区别只是在于一个包装，cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY ，而persist可以根据情况设置其它的缓存级别。而存在内存中，保证局部rdd恢复，但如果整个job挂了，内存中的缓存也就不见了，所以出现了
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2023-08-21 17:05:19
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导读： 做大数据绝对躲不过的一个热门话题就是实时流计算，而提到实时流计算，就不得不提 Spark 和 Flink。Spark 从 2014 年左右开始迅速流行，刚推出时除了在某些场景比 Hadoop MapReduce 带来几十到上百倍的性能提升外，还提出了用一个统一的引擎支持批处理、流处理、交互式查询、机器学习等常见的数据处理场景。凭借高性能和全面的场景支持，Spark 早已成为众多大数据开发者
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2024-08-16 19:44:47
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Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的SLA（Service-Level-Aggreement）是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理。F
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2023-12-18 20:35:48
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一、Flink的基本组件1.DataSource-- 数据源顾名思义，DataSource也就是数据源，可以来源于任何地方。2.Transformation-- 算子Transformation，算子，是一个计算单位，意味着你如何去处理来自DataSource的数据3.DataSink – 数据输出数据输出的位置可以自行选择，数据库、分布式文件系统、文件等等。小结：三个基本组件很简单，就好比是一个
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2024-01-03 06:45:08
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Flink（二）一、统一的批处理与流处理系统在大数据处理领域，批处理任务与流处理任务一般被认为是两种不同的任务，一个大数据项目一般会被设计为只能处理其中一种任务，例如Apache Storm、Apache Smaza只支持流处理任务，而Aapche MapReduce、Apache Tez、Apache Spark只支持批处理任务。Spark Streaming是Apache Spark之上支持流
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2023-11-09 09:50:26
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目录背景实现方法一 Virtual Key方法二 算子状态方法三 无状态的snapshot引言Flink可以说是当下最流行的分布式流数据处理引擎。但我最近在尝试基于Flink实现数据的“微批处理”的过程中却屡屡碰壁，结果并不完美，但也对于Flink的keyBy，snapshot等机制有了更进一步的的体会，聊以记录下。背景需要优化的流处理作业（下称作业）中的
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2024-07-28 14:16:15
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导读：随着 Flink 在流式计算的应用场景逐渐成熟和流行，如果 Flink 能同时把批量计算的应用场景处理好，就能减少用户在使用 Flink 时开发和维护的成本,并且能够丰富 Flink 的生态。SQL 是批计算中比较常用的工具，所以 Flink 针对于批计算也以 SQL 为主要接口。本次分享主要介绍 Flink 对批处理的设计与 Hive 的集成。主要分为下面三点展开：设计架构项目进展性能测试
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2024-03-10 23:21:49
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Flink作为一个统一的流处理和批处理框架，能够无缝地将流处理和批处理结合起来，实现灵活的数据处理和计算。本篇博客将介绍Flink的流处理与批处理的融合以及相关的概念和用法。1. 流处理与批处理的融合Flink的流处理与批处理的融合是通过将批处理作业视为特殊的流处理作业来实现的。这种融合使得用户可以使用相同的编程模型和API来处理无界流和有界数据集。Flink通过引入批处理的概念，将有界的数据集划
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2023-12-01 12:23:40
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Flink的核心特性：1、高吞吐，低延迟2、结果的准确性，提供了事件时间和处理时间，对于乱序事件流仍然提供一致且准确地结果3、精确一次(exactly-once)的状态一致性保证4、可以连接到最常用的存储系统和分布式文件系统5、高可用，本身高可用的设置，再加上从故障中快速恢复和动态扩展任务的能力，能够做到7*24小时全天候运行6、能够更新应用程序代码并将作业迁移到不同的Flink集群，而不会丢失应
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2023-10-23 13:26:19
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1- Table API & SQL之入门案例以案例形式，讲解Table API和SQL 基本使用，分别针对批处理和流计算使用Table API和SQL分析数据。首先看一下Flink Table API和SQL使用，构建应用步骤。第一步、添加依赖第2步、具体提供API 目前新版本（当前使用版本Flink 1.10）Flink的Table和SQL的API还不够稳定，依然在不断完善中，所以课
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2023-12-01 12:05:40
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1. Group Aggregate 优化1.1 开启 MiniBatch（提升吞吐） MiniBatch 是微批处理，原理是缓存一定的数据后再触发处理，以减少对 State 的访问，从而提升吞吐并减少数据的输出量。MiniBatch 主要依靠在每个 Task 上注册的 Timer 线程来触发微批，需要消耗一定的线程调度性能。 MiniBatch 默认关闭，开启方式如下:// 初始化 table
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2024-01-01 12:28:22
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# Flink与Spark批处理的对比
在大数据处理领域，Apache Flink与Apache Spark是两款非常流行的开源框架。它们各自具有独特的特性与优劣势，对于批处理和流处理都有各自的处理方式。本文将对这两者进行对比，并提供相关的代码示例。
## Apache Flink与Spark简介
- **Apache Spark**：一个通用的大数据处理框架，支持批处理和流处理，提供大量的
------概括1个低延迟,高吞吐,统一的大数据计算引擎达到毫秒级延迟金融级的数据处理能力 因为:Flink提供了一个Exactly-once(只执行一次)的一致性语义。保证了数据的正确性。flink还提供很多高级的功能。比如它提供了有状态的计算，支持状态管理，支持强一致性的数据语义以及支持Event Time,WaterMark对消息乱序的处理。------大数据计算引擎流式计算: Storm
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2023-12-15 10:28:03
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Apache Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个 Flink 运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的 SLA（Service-Level-Aggreement）是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once 保证，而批处理需要支持高吞吐、高
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2023-12-11 01:48:18
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概述Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的SLA（Service-Level-Aggreement）是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理
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2023-10-24 15:11:15
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摘要：本文由阿里云 Flink 团队郭伟杰老师撰写，旨在向 Flink Batch 社区用户介绍 Flink DataStream API 批处理能力的演进之路。内容主要分为以下三个部分：批处理语义和性能优化Batch API 功能增强总结最近在和一个朋友闲聊时，他问了一个很有意思的问题：Flink 是如何在流处理引擎上支持批处理能力的？鉴于 Flink 已经成为了流处理领域的事实标准，可能很多人
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2024-08-28 10:45:44
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