Flink特点：重要特点：1.1事件驱动型，是具有状态的应用，从事件流中提取数据，并根据时间来触发计算、更新状态或其他操作。SparkStreaming就是为批次处理，这是与Flink的最大区别。 1.2.流与批的世界观：其中，批处理的特点是，有界、持久、大量，数据是一个批次一个批次的来，通常用于T+1模式。流处理的特点，无界、实时，数据是一条一条的来，通常用于T+0的模式。在Spark中,一切都
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2023-08-18 16:40:18
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这是数据处理引擎的发电站，它们正竞相定义下一个大数据时代当涉及到大数据时，流计算和它所带来的实时强大分析的重要性是不可避免的。此外，当涉及到流计算时，无法避免该领域最强大的两种数据处理引擎:Spark和Flink。自2014年以来，Apache Spark的受欢迎程度迅速上升，在某些情况下，它的性能超过了Hadoop MapReduce的三位数，提供了一个统一的引擎，支持所有常见的数据处理场景，如
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2023-08-30 22:48:08
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在大数据实时处理框架上，Spark和Flink都有着强大的数据处理能力，因此也就常常被人拿来做对比。Spark和Flink在处理数据上都能实现流式计算、实时分析，那么两者之间有何异同呢？下面我们来做一个简单的Flink和Spark对比。 Spark来自Apache基金会，从2014年开始，逐步受到青睐，在常见数据处理常见当中，Spark都能起到很好的处理效果，比如批处理、流处理、交互式查询和机器学
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2023-08-31 08:33:42
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文章目录前言1. 数据处理架构2. 数据模型和运行架构3. Spark 还是 Flink？ 前言 Apache Spark 是一个通用大规模数据分析引擎。它提出的内存计算概念让大家得以从 Hadoop 繁重的 MapReduce 程序中解脱出来。除了计算速度快、可扩展性强，Spark 还为批处理（Spark SQL）、流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）
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2023-08-08 07:41:23
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一，Spark优势特点 作为大数据计算框架MapReduce的继任者，Spark具备以下优势特性。 1，高效性 不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。 
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2023-08-18 15:35:09
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总结Flink SQL如何实现状态清0Flink State的TTLFlink的Timer机制Flink 的topN实现Flink 反压导致checkpoint不成功Flink写入HBase如果网络断了如何保证数据全部写入Kafka消息积压如何处理spark处理不过来如何处理Flink的底层是什么Flink 流任务忽然中断如何查看Flink如何保证EOSSpark如何保证EOS流处理和批处理的结
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2023-08-29 10:53:50
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在大数据和实时处理的领域，阿帕奇 Flink 和 Spark 的出现为传统的定时任务带来了突破性的改变。本文将探讨“Flink与Spark相对传统定时任务的优势”，通过分析它们的背景、核心维度、特性、实战对比、选型指南及生态扩展，为读者提供一份完整的理解。
## 背景定位
在数据驱动的时代，定时任务已经成为企业解决业务问题的重要手段。传统的定时任务通常依赖于计划任务工具（如 cron），其局限
大数据基础组件一、 Hadoop二、 消息队列三、 数据库(关系型、非关系型)四、 ETL工具五、 数据可视化六、 任务调度工具 一、 HadoopHDFS：分布式文件存储系统，大数据环境的基石MapReduce(MR)：基于磁盘计算，主要用于大量数据的批处理计算Spark(RDD)：基于内存计算 SparkSQL：一般情况都是基于离线数据处理 Spark Streaming：一般情况是基于微批
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2024-10-12 08:58:19
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sparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架。除了扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理Spark除了一站式的特点之外，另外一个最重要的特点，就是基于内存进行计算，从而让它的速度可以达到MapReduce、Hive的数倍甚至数十倍！
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2023-07-11 17:04:25
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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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最近被Spark和Flink的内存管理搞吐了，所以专门整理一下??Spark的内存管理Spark1.6版本之后引入的统一内存管理机制，与静态内存管理机制的区别在于存储内存和执行内存共享同一块空间，可以动态占用对方的空闲区域，统一内存管理的堆内结构如图所示，统一内存管理的堆外内存结构如下图所示：其中最重要的优化在于动态占用机制，其规则如下：设定基本的存储内存和执行内存区域（Spark.storage
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2023-11-06 23:00:33
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本文首先介绍了Spark和Flink的发展背景、基本架构及其设计特点，然后从数据模型、状态处理和编程模型3个角度进行比较优势和限制，最后介绍Spark和Flink的最新发展。 本篇文章属于阿里巴巴Flink系列文章之一。当提及大数据时，我们无法忽视流式计算的重要性，它能够完成强大的实时分析。而说起流式计算，我们也无法忽视最强大的数据处理引擎：Spark和Flink。Apache Spa
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2023-10-01 16:41:53
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本文目录0 初识Flink1 运行时环境2 基本算子介绍3 扩展sink算子4 多流操作5 并行度相关概念6 时间语义、WaterMark、窗口7 Flink状态8 CheckPoint机制9 容错机制10 Flink分布式部署 0 初识Flink批计算vs流式计算?明确一点,对比两种计算方式本质就是区别两种流(有界流和无界流);批计算输入的是有界流即处理前为完成的数据集,因此输出得到的就是最终
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2023-07-11 17:03:55
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一. 概述 大数据生态圈大多数技术都是master-slave架构，Spark、Storm、Flink无一例外都是这种架构，Spark是目前批计算的主流，Flink目前逐渐取代Storm成为了流式计算的主流，Storm逐渐被市场淘汰，但是不得不说Storm也是一个非常优秀的流式计算框架，其实时性非常好。 在分布式计算框架中，角色即进程，任务通常是以线程的形式跑在计算层的JVM进程中，但是每个框架中
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2023-07-26 11:03:57
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Flink带头大哥 02-1522:46 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。在这个领域，Flink和Spark无疑是彼此非常强劲的对手。 1. Flink VS Spark 之 API Spark与Flink API情况如下： Spark与Flink 对开发语言的支持如下所示： 2. Flink VS Spark 之
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2023-11-08 18:15:18
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2018和2019年是大数据领域蓬勃发展的两年，自2019年伊始，实时流计算技术开始步入普通开发者视线，各大公司都在不遗余力地试用新的流计算框架，实时流计算引擎Spark Streaming、Kafka Streaming、Beam和Flink持续火爆。最近Spark社区，来自Databricks、NVIDIA、Google以及阿里巴巴的工程师们正在为Apache Spark 3.0添
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2023-07-26 13:38:14
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## Spark vs. MapReduce：轻松掌握分布式计算的优势
随着大数据时代的来临，越来越多的企业开始使用分布式计算框架来处理海量数据。在这个领域中，Apache Hadoop提供的MapReduce以及Apache Spark是最受欢迎的两个框架。尽管二者都旨在处理大规模数据，但Spark在许多方面都显示出其优越性。
### 1. Spark的基本概念
Apache Spark是
概述: 将分布式实时计算框架 Flink 与 Storm 进行性能对比，为实时计算平台和业务提供数据参考。1. 背景Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm(以下简称“Storm”)在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的可靠性保证测试)，有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量
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2024-09-26 19:05:33
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RDD的5大特点 1）有一个分片列表，就是能被切分，和Hadoop一样，能够切分的数据才能并行计算。 一组分片（partition），即数据集的基本组成单位，对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。每个分配的存储是由BlockMan
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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2023-12-25 22:26:01
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