【背景】在flink和spark中，都有akka和netty的身影出现，对比着看能加深理解akka和netty在flink和spark中的作用 Flink：Flink内部节点之间的通信是用Akka，比如JobManager和TaskManager之间的通信（例如jm发送task给tm就是用akka）。而operator之间的数据传输是利用Netty。Spark：1.6版本之前Spark的通信机制
转载
2024-09-02 18:54:32
63阅读
大家好，我是大圣。最近工作中使用Flink 状态比较多，但是遇到了各种各样的问题，比如应该什么时候使用KeyedState，什么时候应该使用Operator State，还有StateTTL过期的问题。趁着周末有时间，就把Flink 状态给总结一下。 Flink 状态初探熟悉Flink框架的小伙伴都知道Flink是一个实时流处理计算引擎，什么是流处理呢？我们来举个生活中的案例，大圣小时候在河边长大
转载
2024-06-12 15:35:40
107阅读
大数据跟我学系列文章-轻松通关 Flink——02.Flink 的编程模型与其他框架（spark、storm）比较主要介绍 Flink 的编程模型与其他框架比较。包括 Flink 程序的基础处理语义和基本构成模块，并且和 Spark、Storm 进行比较，Flink 作为最新的分布式大数据处理引擎具有哪些独特的优势几种框架对比如下： 文章目录大数据跟我学系列文章-轻松通关 Flink——02
转载
2024-09-19 07:35:54
37阅读
Transformation各算子可以对Flink数据流进行处理和转化，是Flink流处理非常核心的API。mapmap算子对一个DataStream中的每个元素使用用户自定义的map函数进行处理，每个输入元素对应一个输出元素，最终整个数据流被转换成一个新的DataStream。输出的数据流DataStream[OUT]类型可能和输入的数据流DataStream[IN]不同。如业务需求可以对一些数
转载
2024-03-05 05:53:38
419阅读
网上查阅一些资料，收集整理如下：1、 通用性spark更加通用，spark提供了transformation和action这两大类的多个功能api，另外还有流式处理sparkstreaming模块、图计算GraphX等等；mapreduce只提供了map和reduce两种操作，流计算以及其他模块的支持比较缺乏。2、 内存利用和磁盘开销MapReduce的设计：中间结果需要写磁盘，Reduce写HD
转载
2023-09-20 16:27:26
52阅读
## Spark Map 和 FlatMap 的区别
在 Spark 中，Map 和 FlatMap 是两个常用的转换操作，用于处理数据集。虽然它们看起来有些相似，但实际上在处理数据时有着明显的区别。在本文中，我们将详细介绍 Spark 中的 Map 和 FlatMap 的区别，并通过代码示例来说明它们的用法和效果。
### Map 和 FlatMap 的概念
在 Spark 中，Map 用
原创
2024-06-10 04:12:25
79阅读
Flink提供三层API，每个API在简洁性和表达之间提供不同的权衡，并针对不同的用例 SQL/Table API(dynamic tables) DataStream API(streams,windows) ProcessFunction(event,state,time) 不要跟ProcessWindowFunction混为一谈 ProcessFunction是一个低阶的流处理操作
转载
2024-06-02 17:25:27
76阅读
sparkstreaming和flink的区别–组件：sparkstreaming：Master:主要负责整体集群资源的管理和应用程序调度；Worker:负责单个节点的资源管理，driver 和 executor 的启动等；Driver:用户入口程序执行的地方，即 SparkContext 执行的地方，主要是 DGA 生成、stage 划分、task 生成及调度；Executor:负责执行 tas
转载
2023-08-11 23:56:23
123阅读
第1章 Flume概述1.1 Flume定义 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。Flume最主要的作用是实时读取服务器本地磁盘上的数据，将数据写入HDFS上。1.2 Flume基础架构Flume组成架构如下图所示：1.2.1 Agent Agent是一个JVM进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。
转载
2024-05-17 14:53:34
47阅读
Flink结构：flink cli 解析本地环境配置，启动 ApplicationMaster
在 ApplicationMaster 中启动 JobManager
在 ApplicationMaster 中启动YarnFlinkResourceManager
YarnFlinkResourceManager给JobManager发送注
转载
2024-06-07 21:57:00
21阅读
.map：元素一对一转换，对Stream中的所有元素进行处理，返回原元素处理后的结果；.flatMap：对Stream中的所有元素进行操作，每个元素也是一个流，然后将所有的流合并成一个Stream并返回。如果想把复杂的数据结构转化成简单的集合，可以尝试用.flatMap。比如把嵌套集合，转换成一个list结构的数据：List<Map<String, List<Student>
转载
2024-02-26 13:00:48
440阅读
# Spark RDD 中的 FlatMap 和 Map 的区别
在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是最基本的抽象，它让处理大规模数据集变得更加方便。在RDD操作中，`map`和`flatMap`是最常用的两个转换函数。虽然它们的名字相似，但它们的操作逻辑和使用场景却是有明显区别的。本文将深入探讨这两个操作的差异，并通过代码示例帮助读者更好地理解这两个概念。
## Map
原创
2024-10-11 09:18:14
128阅读
在一段时间之前我们已介绍过IP（Interesting Property）对于优化器的意义以及它将对优化器的优化决策产生的影响。本篇我们将介绍Flink的批处理优化器中涉及到的所有的IP，我们将其统称为数据属性。后续我们会介绍Flink如何为优化器节点计算IP，并在之后的“剪枝”（pruning）阶段发挥作用。数据属性数据属性是个统称，来自于Flink优化器模块定义的子包名：datapropert
目录Spark vs Flink 概述编程模型流处理方面对比流处理机制状态管理时间语义Exactly-Once语义总结往期推荐 Spark vs Flink 概述Apache Spark 是一个统一的、快速的分布式计算引擎，能够同时支持批处理与流计算，充分利用内存做并行计算，官方给出Spark内存计算的速度比MapReduce快100倍。因此可以说作为当下最流行的计算框架，Spark已经足够优秀
转载
2023-07-18 13:11:44
163阅读
1.updateStateByKey代码如下：//消费者配置，及读取日志过程省略..........
//输出数据格式，例如(20200328224742，(1,858,1))
li=(time,(flag.toInt,flag.toInt*fee.toInt,1))
// 这里是以时间为K，将K一样的V聚集成一个列表seq,当前K对应的状态V为state，然后只对V做运算，输出也只
转载
2024-08-06 19:36:17
38阅读
文章目录概述优点架构Flume Agent内部原理：flume安装部署案例：案例需求：实现步骤*****实时读取hive log文件到HDFS案例单数据源多出口案例多数据源汇总案例 概述Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。(用来收集日志的)流式架构：采集日志的单位是一行一行的，处理单位很小。而mapr
首先简单了解一下map和flatmap的区别：map:解决请求过程中，数据变换的操作，比如：请求到的结果是1、3、5，而我要的是2、6、10，很显然就是要结果的双倍，所以用map操作符处理一下，让他返回value*2。flatmap:解决嵌套网络请求，比如：我先要请求拿到所有的学生的学号，然后再根据每个学号去请求拿到每个学生对应的姓名。你还可以再复杂一点，再根据每个学生的姓名中的姓，再去请求拿到所
转载
2024-07-25 20:20:06
31阅读
package com.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.sp
转载
2024-01-25 19:05:14
60阅读
Spark 和 Flink都是通用的开源大规模处理引擎，目标是在一个系统中支持所有的数据处理以带来效能的提升。两者都有相对比较成熟的生态系统。是下一代大数据引擎最有力的竞争者。Spark 是最活跃的 Apache 项目之一。从 2014 年左右开始得到广泛关注。Spark 的开源社区一度达到上千的活跃贡献者。最主要推动者是 Databricks，由最初的 Spark 创造者们成立的公司。今年 6
转载
2023-09-13 11:10:29
94阅读
一、Spark与MapReduce的区别MapReduce简介：MapReduce是hadoop中的一个计算框架，具体核心是将编程抽象为map和reduce两个方法，程序员只需要编写map和reduce两个方法的具体代码就可以完成一个分布式计算操作，大大的简化了开发的难度，使开发难度减小。同时MapReduce程序是基于分布式集群运行，所以可以处理大量的数据。 正是因为Map
转载
2023-09-20 16:05:55
46阅读
