之前我们聊了Flink程序的source、sink就差transformation了。今天我们就来解读一下Flink的transformation。它们三者的关系如下图：当然这还是从Flink编程API的角度来看的（编程视角）。所谓的transformation，用于转换一个或多个DataStream从而形成一个新的DataStream对象。Flink提供编程接口，允许你组合这些transform
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2024-07-24 12:43:03
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众所周知，flink是有状态的计算。所以学习flink不可不知状态。 正好最近公司有个需求，要用到flink的状态计算，需求是这样的，收集数据库新增的数据。 听起来很简单对吧？起初我也这么认为，现在发现，这尼玛就是变相的动态读取啊。
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2023-07-27 19:48:29
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1、窗口API1,1、按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）在定义窗口操作之前，首先需要确定，到底是基于按键分区（Keyed）的数据流KeyedStream来开窗，还是直接在没有按键分区的DataStream上开窗。也就是说，在调用窗口算子之前，是否有keyBy操作。按键分区窗口（Keyed Windows）经过按键分区keyBy操作后，数据流会按照key被分为多条逻辑流（log
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2023-07-11 17:24:57
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一提到大数据，多半绕不开Spark 和 Flink。Spark用一个统一的引擎支持批处理、流处理、交互式查询、机器学习等常见的数据处理场景，适应性极广，但数据流计算上表现稍弱，而Flink的出现很好地弥补了这一不足。本文对 Spark 和 Flink 的技术与场景进行了全面分析与对比，且看下一代大数据计算引擎之争，谁主沉浮？自从数据处理需求超过了传统数据库能有效处理的数据量之后，Hadoop
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2023-11-29 08:47:23
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在 Flink 这个框架中，有很多独有的概念，比如分布式缓存、重启策略、并行度等，这些概念是我们在进行任务开发和调优时必须了解的，这一课时我将会从原理和应用场景分别介绍这些概念。分布式缓存熟悉 Hadoop 的你应该知道，分布式缓存最初的思想诞生于 Hadoop 框架，Hadoop 会将一些数据或者文件缓存在 HDFS 上，在分布式环境中让所有的计算节点调用同一个配置文件。在 Flink 中，Fl
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2023-08-03 18:57:41
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用Spark来替代Hadoop的观点在很早以前笔者就有耳闻，其实提出这种观点的原因还是在于Spark和Hadoop两者之间存在的差异。首先，两者都是开源的，这使得他们能够大规模应用在大数据分析领域，也能够在其基础上进行多样性的开发；其次，Spark立足与Scala，使得Scala拥有了高性能的计算框架；同时，Spark与Hadoop相比，不受HDFS的局限，在海量数据的计算、挖掘性能上优于Hado
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2023-07-06 23:32:24
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为什么Spark发展不如Hadoop，
一说大数据，人们往往想到
Hadoop
。这固然不错，但随着大数据技术的深入应用，多种类型的数据应用不断被要求提出，
一些Hadoop被关注的范畴开始被人们注意，相关技术也迅速获得专业技术范畴的应用。最近半年来的Spark之热就是典型例子。
是一个基于RAM计算的开源码ComputerCluster运算系统，目的是更快速地进行数据分析。S
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2023-10-26 13:05:21
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摘要:Storm的编程模型是一个有向无环图，决定了storm的spout接收到外部系统的请求后，spout并不能得到bolt的处理结果并将结果返回给外部请求。所以也就决定了storm无法提供对外部系统的同步调用功能。 最近新的黑名单项目需要在storm实时计算平台上提供对外部系统请求调用的同步响应(也就是让storm支持同步调用而不是回调)，而Storm的编程模型是一个有向无环图，也就决定了
目录mysql各版本比较mysqlcluster优点mysqlcluster缺点mysqlcluster和mycat对比innoDB和NDB数据库引擎对比MySQL簇基本概念ubuntu 16.04下安装Mysql Clustermysql各版本比较mysql各版本的区别： MySQL Community Server 社区版本，开源免费，但不提供官方技术支持。 MySQL Enterprise
我一度是Hadoop的忠实拥护者。我喜欢它可以轻而易举地处理PB级别的数据，喜欢它可以将运算扩展到数千个节点的分布式计算能力，也喜欢它存储和加载数据的灵活性。但在经历过一系列的探索与使用之后，我对Hadoop非常失望。下面就是我为什么不使用Hadoop做数据分析的见解。Hadoop只是一个框架，而非一种完备的解决方案。人们期望Hadoop可以圆满地解决大数据分析问题，但事实是，对于简单的问题Had
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2023-08-02 00:20:51
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# ClickHouse 能否取代 Hadoop：实现步骤指南
在数据处理领域，Hadoop 和 ClickHouse 各有优势。但很多开发者考虑使用 ClickHouse 来替代 Hadoop，以应对实时数据分析的需求。本文将指导你如何实现这一目标，步骤清晰且配有示例代码。同时，我们还将展示流程图和序列图，帮助你更好地理解整个过程。
## 流程概述
实现 ClickHouse 取代 Had
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2024-10-12 14:31:09
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Hadoop是什么？ Hadoop是一个处理海量数据的开源框架。2002年Nutch项目面世，这是一个爬取网页工具和搜索引擎系统，和其他众多的工具一样，都遇到了在处理海量数据时效率低下，无法存储爬取网页和搜索网页时产生的海量数据的问题。2003年谷歌发布了一篇论文，专门介绍他们的分布式文件存储系统GFS。鉴于GFS在存储超大文件方面的优势，Nutch按照GFS的思想在2004年实现了Nutch的
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2024-09-25 21:14:08
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今天我们来聊聊 Hadoop、Spark、Flink 这些大数据技术的选择问题。随着时间的推移，大数据的核心技术也在不断的发展，除了 Hadoop 的发展，其中还有两个最引人注意的大数据技术：一个是 2012 年发布的 Spark；另一个是 2014 年发布的 Flink；我们如果想正确的了解到底是选择 Hadoop、还是选择 Spark、还是选择 Flink 之前，我们需要搞明白一个概念，那就是
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2023-07-14 17:07:04
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一、前言 随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业和组织开始关注和使用大数据技术来处理和分析海量数据。在众多的大数据技术中，Flink是一个备受关注的流处理框架。本文将探讨Flink与其他大数据技术的比较，以便更好地了解Flink的优势和不足之处。二、Flink与其他大数据技术的差异在本小节我将从五个方面来比较Flink与其他大数据技术的差异，包括Flink与
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2023-07-11 17:31:40
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Flink学习笔记-基础简单介绍特点功能特性`Flink`架构分层`Flink`的基本组件应用场景流式计算框架对比工作中如何选择实时框架一个简单的入门案例环境代码： 简单介绍Flink项目大数据计算领域冉冉升起的新星，大数据计算引擎的发展经历了几个过程，从第一代的MapReduce，到第二代基于有向无环图的Tez，第三代基于内存计算的Spark，再到第四代的Flink，因为Flink可以基于Ha
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2023-07-18 13:19:25
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集群和部署支持 Hadoop 3.0 及更高的版本：Flink 不再提供任何 flink-shaded-hadoop- 依赖。用户可以通过配置 HADOOP_CLASSPATH 环境变量(推荐)或在 lib 文件夹下放入 Hadoop 依赖项。另外 include-hadoop Maven profile 也已经被移除了。移除了 LegacyScheduler：Flink 不再支持 legacy
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2024-08-27 09:27:38
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1. 简单介绍一下FlinkFlink是一个面向流处理和批处理的分布式数据计算引擎，能够基于同一个Flink运行，可以提供流处理和批处理两种类型的功能。 在 Flink 的世界观中，一切都是由流组成的，离线数据是有界的流；实时数据是一个没有界限的流：这就是所谓的有界流和无界流。2. Flink的运行必须依赖Hadoop组件吗Flink可以完全独立于Hadoop，在不依赖Hadoop组件下运行。但是
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2023-09-21 13:28:12
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第 3 章3.1.1 环境配置Flink 是一个分布式的流处理框架，所以实际应用一般都需要搭建集群环境。我们在进行Flink 安装部署的学习时，需要准备 3 台 Linux 机器。具体要求如下：系统环境为 CentOS 7.5 版本。安装 Java 8。安装 Hadoop 集群，Hadoop 建议选择 Hadoop 2.7.5 以上版本。配置集群节点服务器间时间同步以及免密登录，关闭防火墙。3.1
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2023-10-11 20:16:51
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Spark是一个针对超大数据集合的低延迟的集群分布式计算系统，比MapReducer快40倍左右，是hadoop的升级版本，Hadoop作为第一代产品使用HDFS，第二代加入了Cache来保存中间计算结果，并能适时主动推Map/Reduce任务，第三代就是Spark倡导的流Streaming。今天，就让我们一起来看看关于它的更加深度精华问答吧！ 1
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2023-07-25 00:25:24
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