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
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
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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二、流处理，批处理珠联璧合1.同一个运行时环境，同时支持流处理，批处理1.flink的一套runtime环境，统一了流处理，批处理，两大业务场景
2.flink本质是一个流处理系统，同时它将批处理看出特殊的流处理，因此也能应付批处理的场景
注意：
1.这与spark相反，spark本质是一个批处理系统，它将流处理看成特殊的批处理的。
2.spark-streaming本质是mirc-batch，
数据架构设计领域发生了重大的变化，基于流的处理是变化的核心。分布式文件系统用来存储不经常更新的数据，他们也是大规模批量计算所以来的数据存储方式。批处理架构（lambda架构）实现计数的方式：持续摄取数据的管道（flume）每小时创建一个文件，由调度程序安排批处理作业分析最近生成的文件，然后输出计数结果。该架构缺点：1.组件多，设计管道、调度、作业程序，学习成本、管理成本大 2.修改分析时间周期不方
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
Flink中的state是什么？ 首先flink从消息队列中读取到的每一条数据称之为事件，虽然很多操作中一次只查看一个单独的事件，但是有些操作会记录多个事件信息，这些操作称为有状态的操作。有状态操作的一些示例：当应用程序搜索某些事件模式时，状态将会存储目前为止遇到的时间序列。 当聚合每分钟/小时/天，状态会保存挂起的聚合。 在数据流上训练机器模型，状态会保存当前模型的参数的版本。 当需要管理历史事
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
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
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
batch批处理实例下面的示例程序将展示flink的不同应用程序从简单的单词计数到图计算。示例代码演示使用Flink的DataSet API。以下的全部源代码和更多的例子可以在flink源码仓库的flink-examples-batch或者flink-examples-streaming模块中看到。 运行一个示例Word Count 单词计数Page Rank 网页排名Connected
Flink的流处理与批处理Flink通过执行引擎，能够同时支持批处理与流处理任务。在执行引擎这一层，流处理系统与批处理系统最大的不同在于节点的数据传输方式。流处理系统对于一个流处理系统，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。批处理系统而对于一个批处理系统，其节点间数据传输的模型是：当一条数据被处理完成后，序列化
一、Flink 处理模型：flink的处理方式主要有两种是流处理与批处理。Flink 专注于无限流处理，有限流处理是无限流处理的一种特殊情况。可以通过调节阈值来设置多少数据处理一次，这是批处理的一种，我们也可以设置时间阈值。这种攒一批再处理的方式可能会有延迟，kafka应该也有这个思路。1、流处理无限流处理：输入的数据没有尽头，像水流一样源源不断数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始，持续不停
文章目录state含义+state作用state参数参数实践代码state重点概念 state含义+state作用在流处理过程中那些需要记住的数据，而这些数据既可以包括业务数据，也可以包括元数据。Flink 本身提供了不同的状态管理器来管理状态，并且这个状态可以非常大。 所谓的状态，其实指的是Flink 程序的中间计算结果。Flink 支持了不同类型的状态，并且针对状态的持久化还提供了专门的机制
1.为什么需要Window 在讲这个问题之前，我们先补充批处理和流处理的知识。 批处理:就是对历史数据/有界数据进行处理,如前一天/前7天/前2周/前1/3/6月,前1年…,批处理的任务特点是:跑完一次,就停止,就结束,等待下一次周期调度!而且批处理对于任务完成时间要求不高!一般几个小时内跑完都能够接受! 流处理:就是实时的源源不断到来的流式数据/无界数据进行处理!如:
一、Flink是如何支持批流一体的？ 本道面试题考察的其实就是一句话：Flink的开发者认为批处理是流处理的一种特殊情况。批处理是有限的流处理。Flink 使用一个引擎支持了DataSet API 和 DataStream API。二、Flink是如何做到高效的数据交换的？ 在一个Flink Job中，数据需要在不同的task中进行交换，整个数据交换是有 TaskManager
基本概念部分，批处理和流处理的区别批处理在大数据世界有着悠久的历史,比较典型的就是spark。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：(1) 有界：批处理数据集代表数据的有限集合(2) 持久：数据通常始终存储在某种类型的持久存储位置中(3) 大量：批处理操作通常是处理极为海量数据集的唯一方法批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工
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
Flink 概念(流处理和批处理)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。能够支持流处理和批处理两种应用类型。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：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义
