Flink 是一个默认就有状态的分析引擎，前面的 WordCount 案例可以做到单词的数量的累加，其实是因为在内存中保证了每个单词的出现的次数，这些数据其实就是状态数据。但是如果一个 Task 在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义（At -least-once 和 Exactly-once）上来说，Flink引入了 Sta
一、Apache Flink介绍Apache Flink® is an open-source stream processing framework for distributed, high-performing, always-available, and accurate data streaming applications.flink 是一个开源的针对批量数据和流数据的处理引擎，已经发
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2023-12-06 13:00:00
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我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？ 当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。 一开始仔细看了fli
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2024-08-13 12:56:37
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# Flink替代Spark：一场大数据计算框架的新生之路
随着大数据技术的飞速发展，Apache Spark 成为了大数据处理领域的翘楚。但是近年来，Apache Flink 作为一款新兴的流式计算框架，逐渐崭露头角，被认为有望取代 Spark 成为新的宠儿。本文将介绍 Flink 相对于 Spark 的优势，以及如何使用 Flink 替代 Spark 进行大数据计算。
## Flink v
原创
2024-06-19 06:02:44
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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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Flink缓存替代Redis的解决方案探讨
随着流处理和大数据应用的兴起，Flink成为了数据处理的一个重要工具。在多数情况下，我们需要在流处理过程中缓存数据以优化性能，而Redis是一个常见的缓存解决方案。然而，当使用Flink作为流处理引擎时，可以考虑将Flink的状态管理功能作为缓存的替代方案。以下将详细探讨如何通过Flink来实现这一目标，具体包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、
# Flink 可以替代 Spark 吗？
## 一、流程概述
在开始讨论是否可以用 Flink 替代 Spark 之前，首先我们需要了解 Flink 和 Spark 各自的特点和适用场景。Flink 是一个流式计算引擎，特点是低延迟、高吞吐量，在处理实时数据时表现出色；而 Spark 是一个通用的大数据处理框架，支持批处理、交互式查询和流式处理，适用于多种场景。如果你有实时处理需求且对性能有较
原创
2024-05-08 10:29:42
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# Flink 能否替代 Hadoop：一名新入行开发者的指南
在大数据领域，**Apache Flink**和**Apache Hadoop**都是流行的开源框架，它们在数据处理方面各有千秋。本文将帮助新手了解如何判断 Flink 是否能够替代 Hadoop，并介绍整个流程、需要执行的步骤和示例代码。
## 流程概述
下面是评估 Flink 替代 Hadoop 的基本流程：
| 步骤
原创
2024-09-21 06:47:37
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// 分桶策略,使用默认的
.withBucketAssigner(new DateTimeBucketAssigner<User>())
// 每100毫秒检查一次分桶
.withBucketCheckInterval(100)
// 滚动策略,Bulk的滚动策略只有一种,就是发生Chec
1.State： 即为状态，状态是计算过程中的数据信息，包括计算中间结果和元数据信息等等。状态在容错恢复，flink的增量计算等方面起着重要的地位。 在Flink中，State中主要分为Operator State以及KeyedState。每种类型的state都可以以两种形式存在原生状态(raw state)和托管状态（managed state）。推荐使用ManagedState管理状态数据Op
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2023-11-10 11:15:53
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Flink和Spark对比通过学习，我们了解到，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APl，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 APl的函数式编程模式；•都有完善的错误恢复机制；•都支
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2023-10-01 15:35:41
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文章目录0x00 摘要0x01 缘由0x02 背景概念2.1 四层执行图2.2 Task和SubTask2.3 如何划分 Task 的依据2.4 JobGraph2.5 BSP模型和SuperstepBSP模型BSP模型的实现Flink-Gelly0x03 Flink的迭代算法（superstep-based）3.1 Bulk Iterate3.2 迭代机制0x04 Alink如何使用迭代0x0
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2024-08-09 14:45:55
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转换算子一个流的转换操作将会应用在一个或者多个流上面，这些转换操作将流转换成一个或者多个输出流，将这些转换算子组合在一起来构建一个数据流图。大部分的数据流转换操作都是基于用户自定义函数udf。udf函数打包了一些业务逻辑并定义了输入流的元素如何转换成输出流的元素。像MapFunction这样的函数，将会被定义为类，这个类实现了Flink针对特定的转换操作暴露出来的接口。DataStream API
当一种新语言或多或少变得流行时 —— 开发人员开始编写基准测试，以展示该语言编写的软件性能，CPU 利用率和内存使用量以及二进制文件的大小等等。在这里，我想在不同的层面上进行一些实验 —— 编程语言的 UX（用户体验），使用这种语言时开发人员的效率，使用它们的容易程度，常见的挫败感，阅读代码的感受。我相信编程语言的 UX 与它们的技术特征一样重要，并且对语言的成功做出了很大的贡献。注意：该文章的其
在当今大数据处理的浪潮中，Apache Flink 和 Apache Spark 是两种非常流行的分布式计算框架。尽管两者在某些场景下提供了相似的功能，但总有一些情况下，Flink 比 Spark 更难以完全替代后者。本文将重点探讨“flink为什么替代不了spark”的问题场景，并逐步通过理论分析和实际应用来寻找答案。
### 背景定位
在处理实时数据流和批处理时，业界普遍关注 Flink
Spark缺点无论是 Spark Streaming还是 Structured Streaming, Spark流处理的实时性还不够,所以无法用在一些对实时性要求很高的流处理场景中。 这是因为 Spark的流处理是基于所谓微批处理( Micro- batch processing)的思想,即它把流 处理看作是批处理的一种特殊形式,每次接收到一个时间间隔的数据才会去处理,所以天生很难在实时性上有所提
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2024-09-04 07:56:15
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当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。 一开始仔细看了flink的几个例子，感觉和spark非常类似，
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2023-08-25 22:13:57
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项目介绍基于bahir-flink二次开发，相对bahir调整的内容有：1.使用Lettuce替换Jedis,同步读写改为异步读写，大幅度提升了性能
2.增加了Table/SQL API，增加维表查询支持
3.增加查询缓存(支持增量与全量)
4.增加支持整行保存功能，用于多字段的维表关联查询
5.增加限流功能，用于Flink SQL在线调试功能
6.增加支持Flink高版本（包括1.12,1.1
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2023-09-20 16:12:32
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背景Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。流计算系统中经常需要与外部系统进行交互，比如需要查询外部数据库以关联上用户的额外信息。通常，我们的实现方式是向数据库发送用户a的查询请求，然后等待结果返回，在这之前，我们无法发送用户b的查询请求。这是一种同步访问的模式，如下图左边所示。图中棕色的长条
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2024-09-20 19:30:51
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substring 函数用于返回字符表达式、二进制表达式、文本表达式或者图像表达式的一部分。语法格式如下|：substring(value_expression,star_expression,length_expression)substring(a,b,c): 其中a 表示查询的字段； &
