Apache Flink是一个框架和分布式大数据处理引擎，可对有界数据流和无界数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。 Flink基本概念 流处理：特点是无限、实时，无需针对整个数据集执行操作，而是通过对系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。 有界数据流：有明确定义的开始和结束，可以在执行任何计算之前通过获取
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2023-08-18 16:39:26
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在大数据出现的早期，当时企业或者开发者所注重的都是批量计算，当时对于开发者来说，对于一定量数据的处理，利用普通的程序就可以解决，然而当数据量或者计算量到达一定数量之后，应用程序的计算需要的时间也和数据量一样飞速增长，这个时候仅仅依靠传统的应用程序就遇到的很大的瓶颈，这个时候，一方面通过优化程序内部算法和一些机制等各种底层优化来提高系统性能和处理效率，另一方面是提高硬件的质量，也就是提高服务器的
流处理的几个流派在流式计算领域，同一套系统需要同时兼具容错和高性能其实非常难，同时它也是衡量和选择一个系统的标准。4.2Flink VS Spark 之 APISpark与Flink API pk如下所示： Spark与Flink 对开发语言的支持如下所示：Flink VS Spark 之 ConnectorsSpark 支持的Connectors如下所示： Flink支持的C
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2023-07-26 10:56:43
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1 介 绍1.1 流式计算介绍流式大数据计算主要有以下特征：1)实时性。流式大数据不仅是实时产生的，也是要求实时给出反馈结果。系统要有快速响应能力，在短时间内体现出数据的价值，超过有效时间后数据的价值就会迅速降低。2)突发性。数据的流入速率和顺序并不确定，甚至会有较大的差异。这要求系统要有较高的吞吐量，能快速处理大数据流量。3)易失性。由于数据量的巨大和其价值随时间推移的降低，大部分数据并不会持久
1、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。2、FlaskFlask是一个用Python编写的Web应用程序框架。
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2023-08-29 16:57:31
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Flink 和 Spark 都是基于内存计算、支持实时/批处理等多种计算模式的统一框架1,技术理念不同Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。 而Flink是基于事件驱动的，它是一个面向流的处理框架, Flink基于每个事件一行一行地流式处理，是真正的流式计算. 另外他也可以基
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2023-06-19 06:57:50
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第一点：解耦 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。第二点：冗余有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风
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2024-06-15 09:09:19
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文章目录六、Flink Table API 和Flink SQL1、Table API和SQL是什么？2、如何使用Table API3、基础编程框架3.1 创建TableEnvironment3.2 将流数据转换成动态表 Table3.3 将Table重新转换为DataStream4、扩展编程框架4.1 临时表与永久表4.2 AppendStream和RetractStream4.3 内置函数与自
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2024-03-16 08:12:49
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我们知道，大数据的计算模式主要分为批量计算(batchcomputing)、流式计算(streamcomputing)、交互计算(interactivecomputing)、图计算(graphcomputing)等。其中，流式计算和批量计算是两种主要的大数据计算模式，分别适用于不同的大数据应用场景。目前主流的流式计算框架有Storm、SparkStreaming、Flink三种，其基本原理如下：A
原创
2019-09-11 14:07:11
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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 的生态总体更完善一些，在机器学习的集成和易用性上暂时领先。 Flink 在流计算上有明显优势，核心架构和模型也更透彻和灵活一些。 Flink 和 Spark 对比 通过前面的学习，我们了解到，Spark和Fl
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2023-08-16 05:02:53
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流式计算模型比较分析一、Spark Streaming1.1 Spark概述1.2 Spark Streaming 概述二、Flink2.1 Flink 概述2.2 Flink的基本架构三、Flink和Spark Streaming流式计算对比分析3.1 时间机制3.2 容错机制和一致性语义四、分析总结 一、Spark Streaming1.1 Spark概述Spark是UC Berkeley
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2023-07-18 13:19:35
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前言在 Flink最佳实践（一）流式计算系统概述 中，我们详细讨论了流式计算系统中 时域、窗口、时间推理与正确性工具 等概念。本文将以这些概念为基础，逐一介绍 Flink 的 发展背景、核心概念、时间推理与正确性工具、安装部署、客户端操作、编程API 等内容，让开发人员对 Flink 有较为全面的认识并拥有一些基础操作与编程能力。一、发展背景1.1 数据处理架构在流处理器出现之前，数据处理架构主要
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2024-03-10 21:40:40
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Flink VS Spark Streaming 文章目录Flink VS Spark Streaming数据处理模式运行时结构编程模型Flink编程模型Spark Streaming编程模型APIStreaming处理特性对Time的支持对Window的支持生态集成总结 数据处理模式Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据引擎，为数据流上的分
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2023-08-30 16:48:18
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## Spark, Akka, and gRPC for Streaming Data Processing
In the world of big data processing, streaming data is becoming increasingly important. Spark, Akka, and gRPC are three popular frameworks that
原创
2024-05-20 06:10:30
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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
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2023-07-18 13:11:44
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Spark是一种快速、通用的计算集群系统，Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD)，它是一个元素集合，划分到集群的各个节点上，可以被并行操作。用户也可以让Spark保留一个RDD在内存中，使其能在并行操作中被有效的重复使用。Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台，设计思想主要来源于Hadoop、MPP数据库、流式计算系统等，支持增量迭代计算。原理 Spark 1
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2023-08-30 22:48:21
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（1）设计理念 1、Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。 2、Flink是基于事件驱动的，是面向流的处理框架, Flink基于每个事件一行一行地流式处理，是真正的流式计算. 另外他也可以基于流来模拟批进行计算实现批处理。（2）架构方面 1、Spark在运行时的主要角色
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2023-07-21 12:17:46
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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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在大数据计算领域，先后出现了Hadoop、Spark、Storm、Flink等多个计算框架，并且每每当一个新兴计算引擎出现，大家就忍不住拿来与早期的计算引擎进行对比。然后就会出现诸如Flink会取代Spark吗，Flink和Spark哪个好等等的问题讨论。今天我们就来聊聊大数据框架之间的竞争。 作为目前应用最广泛的大数据框架之一，Spark一直以来是受到多方的青睐的，而随着2015年Flink框架
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2024-02-05 10:15:10
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我们都知道，Spark和Flink都支持批处理和流处理，接下来让我们对这两种流行的数据处理框架在各方面进行对比。首先，这两个数据处理框架有很多相同点： • 都基于内存计算： • 都有统一的批处理和流处理API，都支持类似SQL的编程接口； • 都支持很多相同的转换操作，编程都是用类似于Scala Collection API的函数式
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2023-09-19 05:15:18
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