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
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
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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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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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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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
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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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
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
概述Apache Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，它基于同一个Flink流式执行模型（streaming execution model），能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级协议)是完全不相同， 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，所以在实现的时候通常是分别给出两
1.相关框架仅批处理框架：
Apache Hadoop
仅流处理框架：
Apache Storm
Apache Samza
混合框架：
Apache Spark
Apache Flink 2.批处理系统批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征...有界：批处理数据集代表
1 流式计算1.1 背景在日常生活中，我们通常会先把数据存储在一张表中，然后再进行加工、分析，这里就涉及到一个时效性的问题。场景一：如果我们处理以年、月为单位的级别的数据，针对这些大量数据的实时性要求并不高。 场景二：如果我们处理的是以天、小时，甚至分钟为单位的数据，那么对数据的时效性要求就比较高。在第二种场景下，如果我们仍旧采用传统的数据处理方式，统一收集数据，存储到数据库中，之后在进行分析，就
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
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
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
核心内容：1.流处理系统2.批处理系统3.flink的流处理和批处理4.flink的流处理和批处理代码的区别流处理系统与批处理系统最大不同在于节点间的数据传输方式1.流处理系统流处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，然后立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理。2.批处理系统批处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化
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（Flink Runtime），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。 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。 Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来
------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
目录一、统计单词个数Flink 批处理程序的一般流程统计单词个数将程序打包，提交到 yarn二、输入数据集 Data Sources1 基于本地集合的 source（Collection-based-source）2 基于文件的 source（File-based-source）2.1、读取本地文件2.2 读取 HDFS 数据2.3 读取 CSV 数据2.4 读取压缩文件2.5 基于文件的 sou
for命令是一种对一系列对象依次循环执行同一个或多个命令的在命令行或批处理中运行的命令，结合一些Windows管理中的程序后，其处理功能强大、应用灵活方便程度令人刮目相看。但是，其帮助信息也因此复杂往往令初学者望而生畏，这里根据本人的学习理解,把其用法分解简化，疏忽和错误也许在所难免。基本格式(这里写的是在命令行里用的格式，如果是在批处理中,需要把其中%再多加个%形成%%)：for /参数 %变量
