文章目录前言一、Flink是什么？二、Flink的优势是什么？1.高吞吐、低延迟、高性能2.支持事件时间概念3.支持有状态计算4.支持高度灵活的窗口（Window）操作5.基于轻量级分布式快照（CheckPoint）实现的容错6.基于JVM实现独立的内存管理7.Save Point(保存点)三、Flink的应用场景1.事件驱动典型的事件驱动类应用2.数据分析3.管道式ETL四、Flink的内部分
转载
2024-01-05 17:09:47
39阅读
01.上下文切换介绍我们通常说的上下文又叫CPU上下文，是CPU运行任何任务前，必须依赖的环境，包括CPU 寄存器和程序计数器。上下文切换：就是先把前一个任务的 CPU 上下文（也就是 CPU 寄存器和程序计数器）保存起来，然后加载新任务的上下文到这些寄存器和程序计数器，最后再跳转到程序计数器所指的新位置，运行新任务。02.TriCore 硬件上下文处理机制2.1 TriCore 硬件上下文介绍T
转载
2024-09-05 16:03:03
70阅读
在这篇博文中，我们将深入探讨“prometheus operator架构图”的设计与实现过程，涵盖从背景描述到源码分析以及扩展讨论。每个部分将以清晰的结构展开，帮助读者全面理解 Prometheus Operator 的架构特性。
## prometheus operator架构图
Prometheus Operator 是一种 Kubernetes 资源管理工具，旨在简化 Prometheu
一、Master集群的控制节点，每个kubenetes集群里需要有一个master节点来负责整个集群的管理和控制，基本上kubenetes所有控制命令都是发给它，它来负责具体的执行过程，是整个集群的大脑。Master节点上运行着以下一组关键进程Kubenetes API(kube-apiserver)，提供了HTTP接口的关键服务进程，是kubenetes里所有资源的增、删、改、查等操作的唯一接口
转载
2024-01-05 23:09:07
42阅读
在流式分布式计算领域中，Flink可以和Spark Streaming、Storm叫板了。从我的使用流式情况来看，Flink在流式处理这块完全可以代替其他的框架了。Flink技术点多，容易忘记，为此专门整理了Flink思维导图。方便记忆。需要说明一下，Flink使用场景：大数据流式计算、金融风控、实时异常监测（订单、传感器、刷单、登录）等。 &
转载
2023-12-22 06:48:45
16阅读
# 如何构建Flink数据架构图
Apache Flink是一个强大的大数据处理引擎，适用于流处理和批处理。构建Flink数据架构图对于理解数据流和任务执行至关重要。本篇文章将指导你如何从零开始创建一个Flink数据架构图。
## 流程大纲
我们可以将构建Flink数据架构图的过程分为几个主要步骤。以下是流程的详细表格：
| 步骤 | 说明
Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，并且能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用一.Flink介绍 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，并且能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布，数据通信及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了跟多高抽象层的API便于用户编写分布式任务。下面介
转载
2023-12-14 11:44:50
51阅读
在大数据领域，有许多流计算框架，但是通常很难兼顾延迟性和吞吐量。Apache Storm提供低延迟，但目前不提供高吞吐量，也不支持在发生故障时正确处理状态。Apache Spark Streaming的微批处理方法实现了高吞吐量的容错性，但是难以实现真正的低延时和实时处理，并且表达能力方面也不是特别丰富。而Apache Flink兼顾了低延迟和高吞吐量，是企业部署流计算时的首选。1、Flink架构
转载
2023-07-11 17:17:58
124阅读
如何实现 Apache Flink 架构图
Flink 是一个用于处理和分析大规模数据的开源流处理和批处理框架。它提供了高效、可扩展的数据处理和分析能力，并具有容错性、高吞吐量和低延迟的特点。在本文中，我将向你介绍如何实现 Apache Flink 架构图，帮助你快速了解和上手使用 Flink。
整体流程概述：
为了帮助你更好地理解 Apache Flink 的架构图，我们将通过以下步骤逐步
原创
2024-01-04 13:31:22
48阅读
# Apache Flink软件架构解析
Apache Flink是一款用于大规模数据处理的开源流处理框架，它擅长处理无限数据流以及批处理任务。Flink以其高性能、容错性和低延迟等特点在大数据处理领域得到了广泛的应用。本文将对Flink的架构进行解析，并提供相关的代码示例，帮助读者更好地理解Flink的运作方式。
## Flink的核心组件
Flink的架构主要由以下几个核心组件构成：
系统的架构是整个系统的全貌，我们要了解的是系统包含的各个模块以及每个模块的指责和各个部分的相互关系。flink的架构如下图所示：如图所示：flink系统包含三部分：client， jobmanager，taskmanager。client
程序中编写使用的每个算子（map, flatmap等）都会解析为operate，Flink采用了类似责任链模式的方式对operator进行组合，client根据
转载
2023-08-18 16:46:59
80阅读
概述Flink是构建在数据流之上的一款有状态计算框架。通常被人们称为第三代大数据分析方案。第一代大数据处理方案：Hadoop Map Reduce 静态批处理 | Storm实时流计算，两套独立的计算引擎，开发难度大。第二代大数据处理方案： Spark RDD静态批处理、Spark Streaming（DStream）实时流计算（实时性差），统一的计算引擎 难度小。第三代大数据处理方案：Apach
转载
2023-12-15 22:03:06
77阅读
一、Flink 整体架构 Flink 集群整体遵循 Master ，Worker 这样的架构模式。JobManager 是管理节点，有以下几个职责：接受 application，包含 StreamGraph（DAG），JobGraph（优化过的）和 JAR，将 JobGraph 转换为 Execution Graph申请资源，调度任务，执行任务，保存作业的元数据，如Checkpoint协调各个 T
转载
2023-11-02 08:00:16
77阅读
Flink架构简介一、历史版本二、特点三、基本概念四、基本架构五、集群的安装5.1 设置CentOS进程数和文件数(重启生效)5.2 ssh5.3 core-site.xml5.4 、hdfs-site.xml5.4、yarn-site.xml5.4、mapred-site.xml六、提交任务到yarn七、DataStream API7.1、获取执行环境7.2、基本使用八、State8.1 St
转载
2024-01-05 20:01:06
23阅读
目录一、Prometheus简介1）特性2）核心组件3）Prometheus 框架图4）工作流程二、安装三、Prometheus相关概念1）内部存储机制2）数据模型3）Metric类型4）Histogram 和Summary的对比5）任务（JOBS）与实例（INSTANCES）5）Node exporter6）Pushgateway三、TSDB简介1）时间序列数据库的特点2）常见的时间序列数据库四
转载
2023-07-31 23:10:10
1191阅读
Flink是一种用于大规模实时数据处理的开源流处理框架。在Flink中，任务调度和执行流程是非常重要的环节，因为这关系到任务的执行效率和结果质量。本文将详细分析Flink的任务调度和执行流程。
转载
2023-05-17 22:35:43
96阅读
1. 订单支付状态跟踪统计（CEP运用）功能实现对热销商品的统计， 统计周期为一天， 每3秒刷新一次数据。核心代码主逻辑代码实现：/**
* 执行Flink任务处理
* @throws Exception
*/
private void executeFlinkTask() throws Exception {
// 1. 创建运行环境
转载
2023-10-10 07:09:00
79阅读
目录 一、Flink 运行时的组件1、作业管理器（JobManager）2 、任务管理器（TaskManager）3、资源管理器(ResourceManager)4、分发器(Dispatcher)二、任务提交流程1、在standalone平台任务提交流程2、在YARN平台任务提交流程 --Job模式三、任务调度原理思考1、Flink怎样实现并行计算的？2、并行的任务，到底需要占用多少sl
转载
2024-03-27 12:16:01
85阅读
Flink-SQL管理工具flink-streaming-platform-web使用1.简介1、主要功能2、流程说明2. 软件版本2.1 软件版本列表2.2 添加第3放依赖jar包的方法3. 启动3.1 启动flink3.2 启动flink-streaming-platform-web4. 配置flink-streaming-platform-web4.1 登录页面4.2 系统配置4.3 任务
转载
2023-08-31 17:56:02
306阅读
Apache Flink作为分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。其中实时任务用于处理无界数据流，离线任务用于处理有界数据。通过本文你将掌握让大型离线任务运行稳定的能力，同时能够通过分析离线任务运行特点，降低任务运行资源消耗，减少任务成本。下面我们进入正题：01—离线任务情况说明对于平台处理的离线任务，任务大都是处理：从HDFS到HIVE的数据清洗任务。这类任务的特点是数据来一条处理
转载
2023-12-27 22:41:19
181阅读
