flink 通过实现了 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情况下都能计算出正确的结果。具体的优势有以下几点（1） 同时支持高吞吐、低延迟、高性能是
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2023-12-14 09:23:00
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Flink是一个流式处理框架，而Hadoop是一个分布式计算框架。为了说明为什么Flink比Hadoop快，我们首先需要了解整个流程。下面是一个简化的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[数据输入] --> B[数据处理]
B --> C[数据输出]
```
在这个流程中，数据首先被输入到系统中，然后经过数据处理，最后输出结果。接下来我将逐步展示每一步需
原创
2024-02-09 05:55:26
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一、Flink简介文章目录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（batch）处理，批数据只是流数据的一个极限特例。Flink原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。二、Flink、Spark和Storm对比Flink、Spark Streaming、Storm是三个都可以
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2023-08-19 18:06:47
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目录一、Flink简介二、为什么选择Flink三、flink的应用场景四、 什么是有状态的流式处理4.1 事务处理4.2 分析处理4.3 有状态的流式处理4.4 lambda结构4.4 flink的优点五、Flink的主要特点5.1 事件驱动（Event-driven)5.2 基于流的世界观5.3 flink组件5.4 分层API5.5 flink的其他特点六、Flink Vs Spark Str
锁屏面试题百日百刷，每个工作日坚持更新面试题。****请看到最后就能获取你想要的, 接下来的是今日的面试题：1.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。但是做为大数据的基础设施，Hadoop体系是任何大数据框架都绕不过去的。Flink可以集成众多Hadooop 组件，例如Yarn、Hbase、HDFS等等。例如，
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2024-05-10 19:57:29
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知道大数据的同学也应该知道 Flink 吧，最近在中国的热度比较高，在社区的推动下，Flink 技术栈在越来越多的公司开始得到应用。Flink 到底火不火？据不完全统计，Flink 在中国公司的采用情况（部分）其中, 他们用 Flink 做了什么？Alibaba 使用 Flink 的分支版本 Blink 来优化实时搜索排名。eg: 当商品商家一个商品之后，实时计算引擎（Flink）在秒级别 bui
前言flink 是什么？ 对于无界和有界的数据流进行有状态计算引擎常见的数据架构传统基础数据架构微服务数据架构大数据数据架构有状态流计算架构基于有状态流计算方式最大的优势：不需要将原始数据重新从外部存储中拿出来，从而进行全量计算，因为这种计算方式的代价可能是非常高的。 用户不需要通过调度和各种批计算工具，从数据仓库中获取数据统计结果，然后在落地存储，减少数据计算过程中的时间损耗和硬件存储。为什么选
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2024-02-26 11:31:07
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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, 但是也可以模拟
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2014-04-02 09:18:00
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在配置hadoop中，经常会有好几台机器组成一个分布式集群，各个机器之间的通信通常需要使用ssh的方式进行连接。正常情况下，我们连接登录机器的时候是需要输入IP、用户名、密码等等的信息，但是由于经常需要频繁地连接，因此若每次都需要输入这些信息那就太过繁琐了，因此最好将集群各个机器配置免密码登录。下面简单将一下免密码登录的原理：
首先讲一下计算机网络安全中
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2023-07-20 17:17:23
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文章目录Hadoop概述1.1 什么是Hadoop1.2 Hadoop核心组件1.3 Hadoop优势 Hadoop概述课程目标：知道Hadoop的概念及发展历史说出hadoop的核心组件知道hadoop的优势1.1 什么是HadoopHadoop名字的由来作者：Doug cuttingHadoop项目作者的孩子给一个棕黄色的大象样子的填充玩具的命名Hadoop的概念:Apache™ Hadoo
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2024-07-26 12:48:29
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引言大数据分析作为一种用于分析大量按需数据的工具，越来越受到人们的欢迎。四个最常见的大数据处理框架包括Apache Hadoop，Apache Spark，Apache Storm和Apache Flink。虽然这四个都支持大数据处理，但是这些框架的用法和支持该用法的基础体系结构不同。许多研究已经投入了时间和精力来通过评估已定义的关键绩效指标（KPI）来比较这些大数据框架。本文通过确定一组通用的关
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2023-08-29 16:58:58
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Flink项目是大数据计算领域冉冉升起的一颗新星。大数据计算引擎的发展经历了几个过程，从第1代的MapReduce，到第2代基于有向无环图的Tez，第3代基于内存计算的Spark，再到第4代的Flink。因为Flink可以基于Hadoop进行开发和使用，所以Flink并不会取代Hadoop，而是和Hadoop紧密结合。
Flink主要包括DataStream API
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2024-01-23 18:44:54
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1、为什么不用 [数据库]+[更多的磁盘] 来做大规模的批量分析而用map reduce？ 1、寻址时间的提高速度远远慢于传输速率的提高 2、更新一小部分数据时传统数据库效果好（B树数据库），更新大部分数据时，没有MapRecude效率高。 3、RDBMS 适...
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2019-03-18 19:43:00
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1、为什么不用 [数据库]+[更多的磁盘] 来做大规模的批量分析而用map reduce？1、寻址时间的提高速度远远慢于传输速率的提高2、更新一小部分数据时传统数据库效果好（B树数据库），更新大部分数据时，没有MapRecude效率高。
原创
2021-09-28 16:13:27
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随着科技时代的发展，大数据与云计算已势不可挡的架势席卷未来，不可否认，大数据时代已经来临，并将深刻地改变着我们的工作和生活。学习大数据技术，是时代的召唤，是社会对高薪技术人才的渴望，而想要了解大数据就一定要学习Hadoop。作为开发和运行处理大规模数据的软件平台，Hadoop是Appach中用java语言实现开源软件的框架，并实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。今天，我们就来看
认识一门新技术首先从该技术解决什么问题开始，探讨该技术为解决问题提供了什么特性，是如何实现该特性的，最后探讨在真是环境的应用。 1. 为什么会有hadoop？ 随着公司业务发展，数据会逐渐增多，格式也越来越复杂，而这些数据是存在潜在价值的，当数据量达到P级别时，传统数
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2023-09-20 12:04:20
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在10多年前，Google出了3篇paper论述分布式系统的做法，分别是GFS, MapReduce, BigTabl，但是未公开系统的实现。于是，工业界便按照这三篇论文的思想去实现了一些系统，Hadoop便是其中之一。后来，Hadoop得到Yahoo的支持才正式启航，得到了大规模的发展。 之所以Hadoop适合做大数据，有以下几个原因：首先，Hadoop扩展性好。不同于其他大多数系统，为了提高
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2023-08-10 13:19:06
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hadoop是Java实现的一个分布式框架，在大数据和云计算等方面都有广泛的应用。众所周知，C++比Java更偏向底层，C++在数据读写方面比Java更有优势；一般来讲，C++的执行效率比由JVM解释执行的Java效率高。那么，在一些频繁读取数据而且对程序性能要求很高的mapreduce程序中，将map任务和reduce任务用C++来编写，也许会是一种更好的选择。这就Hadoop pipes编程技
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2023-07-20 17:17:31
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前言 本文大致介绍下Hadoop的一些背景知识，为后面深入学习打下铺垫。什么是HadoopHDFS文件系统和MapReduce计算框架为核心。 前者能够让用户使用一些廉价的硬件搭建出分布式系统，后者则能够让用户在不需要过多了解底层架构细节的情况下，开发并行分布式应用程序。  
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2023-07-12 13:47:56
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Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候，会听到脱口而出的回答：Hadoop！实际上Hadoop被设计和建造出来，是用来解决一系列特 定问题的。对某些问题来说，Hadoop至多算是一个不好的选择。对另一些问题来说，选择Hadoop甚至会是一个错误。对于数据转换的操作，或者更广泛 意义上的抽取－转换－装载的操作（译者注：Extr
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2023-08-10 13:19:26
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