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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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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文章目录1. 什么是 Metrics?1.1 Metric Type1.2 Metric Group2. 怎么用 Metrics?2.1 System Metrics2.2 User-defined Metrics2.3 User-defined Metrics Example2.4 获取 Metrics2.5 Metric Reporter3. 利用 Metrics 做监控3.1 自动化运维3
# 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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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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2023-08-11 19:45:55
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文章目录一、Flink简介二、Flink、Spark和Storm对比三、Flink原理流处理和批处理的差别Flink执行原理四、如何选择实时框架六、Flink架构七、Flink基本组件八、Flink应用场景分析 一、Flink简介Apache Flink是一个开源的分布式、高性能、高可用的流处理框架。主要有Java代码实现，支持scala和java API。支持实时流（stream）处理和批（b
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2023-08-11 19:45:41
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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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引言 随着大数据时代的来临，大数据产品层出不穷。我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研，今天与大家分享一下。Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架。是不是听起来很像spark？没错，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户。虽然目标非常类似，但是f
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2023-08-04 14:23:43
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1.Flink架构及特性分析Flink是个相当早的项目，开始于2008年，但只在最近才得到注意。Flink是原生的流处理系统，提供high level的API。Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理，但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。在Flink中，所有 的数据都看作流，是一种很好的抽象，因为这更接近于现实世界。 1.1 基本架构下
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2024-07-24 13:00:31
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1. Flink、Storm、Sparkstreaming对比 Storm只支持流处理任务，数据是一条一条的源源不断地处理，而MapReduce、spark只支持批处理任务，spark-streaming本质上是一个批处理，采用micro-batch的方式，将数据流切分成细粒度的batch进行处理。Flink同时支持流处理和批处理，一条数据被处理完以后，序列化到缓存后，以固定的缓存块为单位进行网
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2023-08-03 19:00:38
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实时计算框架对比 - flink，storm，spark 三者的区别我相信有不少的工程师都有着这样的处境，在学flink之前很好奇flink，storm，spark的区别是什么，为什么现在很多企业都在往flink方向转它的优势是什么，为什么不适用storm，为什么不适用spark，在下面的内容中我会为大家解答。希望可以帮助大家，也希望大家看了之后可以提出自己宝贵建议。有限数据集和无限数据集&nbs
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2023-07-18 13:14:27
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# Flink vs. Spark vs. Storm 对比
## 整体流程
下面是一个基本的对比三者的流程表格：
| 步骤 | Flink | Spark | Storm |
| ------ | ------ | ------ | ------ |
| 1 | 数据处理 | 数据处理 | 数据处理 |
| 2 | 流式计算 | 批处理/流式计算 | 流式计算 |
| 3 | 分析数据
原创
2024-05-08 10:29:20
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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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# Storm和Flink对比
## 引言
在大数据领域，实时数据处理是一项非常重要的任务。Storm和Flink是两个流行的开源流处理框架，它们都被广泛应用于实时数据处理和分析。本文将介绍Storm和Flink的对比，包括它们的优点、不同之处以及适用场景。
## 流程概述
首先，我们来看一下整个对比的流程。下面的表格展示了实现“storm和flink对比”的步骤和相应的操作。
| 步骤 |
原创
2024-01-19 04:10:44
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本文主要记录一些关于Flink与storm,spark的区别, 优势, 劣势, 以及为什么这么多公司都转向Flink.What Is Flink一个通俗易懂的概念: Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理. 这是对Flink最简单的认识, 也最容易引起疑惑, 它和storm和spark的区别在哪里? storm是基于流计算的, 但是也可以模
一、Flink与Storm两个框架的对比 二、Flink 的特性1、高吞吐、低延迟、高性能2、支持带事件的窗口（window） 操作：time、count、session、data-driven3、支持有状态计算的 exactly once 语义4、支持具有反压功能的持续流模型5、支持基于轻量分布式快照（snapshot） 实现的容错6、同时支持 batch on streaming 处
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2023-07-11 16:18:13
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1.1 Flink 同类框架Flink官方定义的是基于状态的分布式流处理引擎，虽然定义的是流处理引擎但是flink也可以处理批数据并且有一套专门的处理批数据的DataSet API 。所以也可以说Flink是一种既可以处理流数据又可以处理批数据的混合大数据处理框架。下面主要是Flink和同样是混合大数据处理框架的Spark的性能对比，还有Flink和纯流处理框架Storm的对比。&nb
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2024-03-14 17:13:59
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流框架基于的实现方式分为两大类。第一类是Native Streaming，这类引擎中所有的data在到来的时候就会被立即处理，一条接着一条（HINT： 狭隘的来说是一条接着一条，但流引擎有时会为提高性能缓存一小部分data然后一次性处理），其中的代表就是storm和flink。第二种则是基于Micro-batch，数据流被切分为一个一个小的批次， 然后再逐个被引擎处理。这些batch一般是以时间为
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2023-08-11 19:46:06
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