Flink 1.12 与Flink 1.13 状态后端、检查点机制之间的差异1. 目标2. 现状2.1 命名2.2 实现2.3 使用3. 重构拆分3.1 功能拆分：CheckpointStorage3.2 重新命名：新 StateBackend API4. 迁移4.1 MemoryStateBackend4.2 FsStateBackend4.3 RocksDBStateBackend 1. 目
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2024-03-18 13:58:25
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本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink的DataSource三部曲之一：直接API》学习了StreamExecutionEnvironment的API创建DataSource，今天要练习的是Flink内置的connector，即下图的红框位置，这些connector可以通过StreamExecutionEnvironment的addSource方法使用：
一、程序结构Flink 程序的基本构建块是流和转换（Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 ）。从概念上讲，流是（可能永无止境的）数据记录流，而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作。输入，并产生一个或多个输出流。Flink 应用程序结构就是如上图所示：Source: 数据源，Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类：基于本地集合的
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2023-12-07 16:25:55
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前言 不同 Flink 的 API 拥有不同或者相同的 Data source，那么在此针对于 Flink -1.8.0 版本，总结
原创
2022-11-03 14:04:53
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一、数据为什么会乱序？在了解为什么会乱序之前我们先来看一下在Flink中的时间语序。1.1 Flink Time 时间语义Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。Ingestion Time：事件进入Flink的时间。Processing Time：事件被处理时当前系统的时间。这三种时间的对应关系如下图所示：1.2 数据乱序的产生在使用
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2024-02-10 15:55:19
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Flink学习 - 5. Flink之DataSourceDataSourceFlink自带的DataSourcesocket给定元素基于集合文件生成自定义DataSourceRichSourceFunction DataSource简单来说，DataSource是指数据来源，也是其字面意思，Flink无论是实时流计算还是批计算都基于数据进行，其数据源是非常重要的一部分，Flink在命名这一方面
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2023-06-09 08:40:07
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一 、flink 进阶开发目标 0~ 1:52掌握常见的DataStream常见的source掌握常见的DataStream的transformation操作掌握常见的DataStream的sink操作1、Flink之数据源（DataStream）0：20~0：451 source简介 source是程序的数据源输入，你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSourc
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2024-03-20 23:12:26
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ApacheFlink® - 是针对于数据流的状态计算，Flink具有特殊类DataSet和DataStream来表示程序中的数据。您可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。在DataSet的情况下，数据是有限的，而对于DataStream，元素的数量可以是无限的。这些集合在某些关键方面与常规Java集合不同。首先，它们是不可变的，这意味着一旦创建它们就无法添加或删除元素。你也不能简单地检查
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2024-03-19 22:45:32
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本文是《Flink的DataSource三部曲》的终篇，前面都是在学习Flink已有的数据源功能，但如果这些不能满足需要，就要自定义数据源（例如从数据库获取数据），也就是今天实战的内容，如下图红框所示：环境和版本本次实战的环境和版本如下：JDK：1.8.0_211Flink：1.9.2Maven：3.6.0操作系统：macOS Catalina 10.15.3 （MacBook Pro 13-in
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2023-08-24 21:53:31
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Flink 提供了专门的 Kafka 连接器，向 Kafka topic 中读取或者写入数据。Flink Kafka Consumer 集成了 Flink 的 Checkpoint 机制，可提供 exactly-once 的处理语义。为此，Flink 并不完全依赖于跟踪 Kafka 消费组的偏移量，而是在内部跟踪和检查偏移量。本文内容较长，可以关注收藏。
引言当我们在使
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2024-03-22 10:44:56
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Qestion:Flink被用来和Spark相比，但是我认为这样的比较不太合适，把Flink窗口事件和Spark微批处理进行比较，同样的Flink与Samza对比也是，这两种情况下的比较都是实时流计算与批量处理事件策略的比较，我更想比较Flink与Storm之间的区别，这两者在概念上更相近。我发现了这个幻灯片1（4），他主要的区别在于“可调整延迟时间”，在Slicon Angle的文章中一些暗示，
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2023-09-10 20:20:21
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storm、spark streaming、flink都是开源的分布式系统，具有低延迟、可扩展和容错性诸多优点，允许你在运行数据流代码时，将任务分配到一系列具有容错能力的计算机上并行运行,都提供了简单的API来简化底层实现的复杂程度。Apache Storm在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（mast
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2023-07-11 17:13:40
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阿里妹导读：本文将为大家展示饿了么大数据平台在实时计算方面所做的工作，以及计算引擎的演变之路，你可以借此了解Storm、Spark、Flink的优缺点。如何选择一个合适的实时计算引擎？Flink凭借何种优势成为饿了么首选？本文将带你一一解开谜题。一 、平台现状下面是目前饿了么平台现状架构图： 来源于多个数据源的数据写到kafka里，计算引擎主要是Storm,Spark和Flink，计算引
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2023-11-17 22:06:51
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文章目录说明DataSource 数据接入内置数据源文件socketflink集合数据源第三方数据源kafka Connector解析类自定义数据源连接器单线程数据源连接器并发数据源连接器DataSink 数据输出基本输出类型第三放输出类型总结 说明本博客每周五更新一次。flink数据处理过程分为三部分：DataSource、Transformation、DataSink，分别处理数据的接入、处
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2023-07-11 16:58:18
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前言flink作为基于流的大数据计算引擎，可以说在大数据领域的红人，下面对flink-1.7的架构进行逻辑上的分析并和spark做了一些关键点的对比。架构如图1，flink架构分为3个部分，client，JobManager（简称jm）和TaskManager（简称tm）。client负责提交用户的应用拓扑到jm，注意这和spark的driver用法不同，flink的client只是单纯的将用户提
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2023-08-18 16:49:29
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Flink简介：Flink通过实现Google Dataflow流式计算模型实现了高吞吐、低延迟、高性能兼具实时流式计算框架。同时Flink支持高度容错的状态管理，防止状态在计算过程中因为系统异常而出现丢失，Flink周期性地通过分布式快照技术Checkpoints实现状态的持久化维护，使得即使在系统停机或者异常的情况下都能计算出正确的结果。Flink系统组成：Flink系统由两个部分组成，分别是
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2023-07-12 02:57:38
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1 概述多流转换：在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条数据流拆分开，所以经常会对多条流进行处理的场景，具体可以分为 “分流” 和 “合流”“分流”：一般是通过侧输出流（side output）来实现。“合流”：根据不同的需求，可以使用 union、connect、join 以及 coGroup 等方式进行连接合并操作。一条流可以分开成多条流，多条流也可以合并
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2023-12-25 10:25:56
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Flink的DataStream API的使用 文章目录***Flink的DataStream API的使用***一、Flink的DataStream API的使用------执行环境（Execution Environment）二、Flink的DataStream API的使用------源算子（Source）1、准备工作2、读取有界流数据2.1、从文件读取数据2.2、从集合中读取数据2.3、从
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2024-01-25 17:01:55
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文章目录NIFI概述NIFI基础NIFI简介NIFI特点优点缺点Nifi 的一些核心概念NIFI面板NIFI基础NIFI简介Apache NiFi 是一个易于使用、功能强大而且可靠的数据处理和分发系统。Apache NiFi 是为数据流设计。它支持高度可配置的指示图的数据路由、转换和系统中介逻辑。Nifi 是一个开源的数据处理工具，可以通过简单的Processor对数据流进行处理。1.8版本内置了
# Flink和Storm对比
## 概述
在本文中，我们将探讨Flink和Storm两个流式计算框架的对比。我们将首先介绍整个对比的流程，并提供每个步骤所需的代码示例和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[了解Flink和Storm]
B --> C[理解流式计算]
C --> D[选择适合的框架]
D
原创
2023-09-07 16:55:13
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