反压机制（BackPressure）被广泛应用到实时流处理系统中，流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。反压机制就是指系
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2024-05-24 23:30:44
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作者：张馨予本文从数据传输和数据可靠性的角度出发，对比测试了 Storm 与 Flink 在流处理上的性能，并对测试结果进行分析，给出在使用 Flink 时提高性能的建议。Apache Storm、Apache Spark 和 Apache Flink 都是开源社区中非常活跃的分布式计算平台，在很多公司可能同时使用着其中两种甚至三种。对于实时计算来说，Storm 与 Flink 的底层计算引擎是基
- 1、 简单介绍一下Flinkflink是纯实时的计算引擎 天生支持状态管理- 2、Flink相比传统的Spark Streaming有什么区别？和Spark中的structured streaming(dataFrame)相比呢？答：Flink的基本数据模型由数据流组成，例如事件序列。数据流作为数据的基本模型 Spark和Flink在DAG执行上有一个显著的区别，在Flink的流执行模式中，事
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2024-02-23 11:23:29
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Flink全景图实时处理框架StromStrom是第一代实时处理框架，基于流处理，数据吞吐量和延迟上效果不理想，只支持at least once和at most once，不能保证精确一次性，在数据准确性上存在不足SparkStreaming第二代实时处理框架，基于mini-batch思想，每次处理一小批数据，一小批数据包含多个事件，以接近事实处理效果，概况性来说是微批次、准实时Flink第三代实
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2024-02-03 09:45:18
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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
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2023-08-11 23:56:23
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主要介绍基于 Flink 的编程模型，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呢？Flink 的核心语义和架构模型 我们在讲解 Flink 程序的编程模型之前，先来了解一下 Flink 中的 Streams、State、Time 等核心概念和基础语义，以及 Flink 提供的不同层级的
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2024-04-05 10:51:17
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Apache Spark和Apache Flink的区别 Apache Spark是Apache软件基金会开发的开源集群计算框架。Apache Spark非常快，可以用于大规模数据处理。它是大数据技术领域现有大型数据处理工具的替代。Apache Flink是一个开源框架，用于数据流应用程序的流处理，在分布式应用程序中具有高可用性、高性能、稳定性和准确性。Apache Flink在流引擎中
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2024-03-16 10:40:05
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Storm入门教程：前言Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。本教程是一本对storm的基础介绍手册，希望帮助所有愿意使用实时流处理框架的技术同仁。一、实时流计算互联网从诞生的第
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2023-05-07 18:42:03
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1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。①HDFS（分布式文件系统）：HDFS是整个hadoop体系的基础 。功能：负责数据的存储与管理。HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据
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2024-01-16 19:25:41
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反压机制（BackPressure）被广泛应用到实时流处理系统中，流处理系统需要能优雅地处理反压（backp
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2021-08-10 11:59:35
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目录我的历程linux软链接硬链接复制的区别linux 下的软硬连接操作windows下的软硬链接mklink指令mklink小实验 建议自己动手我的实验实际使用注意：我遇到的bug PermissionError: [Errno 13] Permission denied 我的历程因为每次在linux下跑实验，都会对数据集涉及到一个操作，就是生成数据集的软连接，可以大大的节约内存，不用在不同项
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2024-05-06 17:54:01
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底层RPC框架基于Akka实现 Akka介绍Akka是一个开发并发、容错和可伸缩应用的框架。它是Actor Model的一个实现，和Erlang的并发模型很像。在Actor模型中，所有的实体被认为是独立的actors。actors和其他actors通过发送异步消息通信。Actor模型的强大来自于异步。它也可以显式等待响应，这使得可以执行同步操作。但是，强烈不建议同步消息，因为它们限制了系统的伸缩性
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2024-05-04 09:30:40
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元组(Tuple)
消息传递的基本单元,是一个命名的值列表,元组中的字段可以是任何类型的对象,Storm使用元组作为其数据模型,元组支持所有的基本类型,字符串和字节数组作为字段值,只要实现类型的序列化接口就可以使用该类型的对象,元组本来映射是一个key-value的Map,但是由于各个组件间传递的元组的字段名称已经事先定义好,所以,只要按序把元组填
原创
2021-06-05 23:39:16
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在谈论Kafka和Flink的区别之前，首先我们需要了解一下它们分别是什么。Kafka是一个分布式流处理平台，可以用于构建实时数据管道和流应用程序。而Flink是一个流处理引擎，可以实现复杂的流处理程序，支持批处理和流处理。接下来，让我们通过以下步骤来比较Kafka和Flink之间的区别。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建一个Kafka生产者发送消息到Ka
原创
2024-05-07 09:47:49
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# Java和Flink的区别
在现代软件开发中，Java和Apache Flink都是广泛使用的技术。Java是一种通用的编程语言，而Apache Flink是一个用于大数据处理的流处理框架。本文将探讨Java和Flink之间的主要区别，并提供代码示例以帮助理解这两者的独特之处。
## 一、Java和Flink的概述
### 1.1 Java
Java是一种面向对象的编程语言，由Sun
背景最近发现Confluent公司在官网上发布了Kafka Streams教程，共有10节课，每节课给出了Kafka Streams的一个功能介绍。这个系列教程对于我们了解Kafka Streams还是很有帮助的。为什么要了解Kafka Streams？其实我一直觉得国内对于Flink有点过于迷恋了。大厂使用Flink尚自合理，毕竟数据量大且需要整套的集群管理调度监控功能。但一般的中小
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2024-09-29 17:34:57
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流框架基于的实现方式分为两大类。第一类是Native Streaming，这类引擎中所有的data在到来的时候就会被立即处理，一条接着一条（HINT： 狭隘的来说是一条接着一条，但流引擎有时会为提高性能缓存一小部分data然后一次性处理），其中的代表就是storm和flink。第二种则是基于Micro-batch，数据流被切分为一个一个小的批次， 然后再逐个被引擎处理。这些batch一般是以时间为
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2023-08-11 19:46:06
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最大区别flink是基于事件的真正的实时流式处理，Spark是批量或者微批处理Flink 用流处理去模拟批处理的思想，比Spark 用批处理去模拟流处理的思想扩展性更好。Flink最核心的数据结构是Stream，它代表一个运行在多分区上的并行流。在 Stream 上同样可以进行各种转换操作（Transformation）。与 Spark 的 RDD 不同的是，Stream 代表一个数据流
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2022-05-05 09:30:00
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