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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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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一、为什么要优化？（优化背景）Flink 支持多种 StateBackend，当状态比较大时目前只有 RocksDBStateBackend 可供选择。RocksDB 是基于 LSM 树原理实现的 KV 数据库，LSM 树读放大问题比较严重，因此对磁盘性能要求比较高，强烈建议生产环境使用 SSD 做为 RocksDB 的存储介质。但是有些集群可能并没有配置 SSD，仅仅是普通的机械硬盘，当 Fli
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2024-06-20 17:12:57
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文章目录简介种类基于日志的 CDC 方案介绍flink作为etl工具应用场景开源地址最新flink cdc官方文档分享流程图1.X痛点目前支持开发方式开发测试大致流程使用mysql开启binlog代码 简介CDC是Change Data Capture（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消
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2023-08-06 11:24:31
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前言在18年就听说阿里在大力推崇Flink,之后也查看了很多关于flink在实时流处理上的优势,果断入坑,开始了flink的学习Flink优势Flink是一个分布式处理引擎。可以对有限数据流和无限数据流进行有状态的计算，可以部署在各种集群环境中，对各种大小数据的规模进行计算 首先，Flink与strom,spark以及其他流式计算处理引擎相比，它不仅仅是一个高吞吐，低延迟的处理引擎，同时还提供很多
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2024-04-25 19:42:11
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采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术。Flume：Flume 是管道流方式，提供了很多的默认实现，让用户通过参数部署，及扩展API.Kafka：Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列。Kafka 是一个非常通用的系统。你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics。相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HB
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2024-06-24 15:28:47
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Flink是一个适用于大规模数据处理和分析的快速、可扩展且容错的开源流处理框架。它支持在各种环境中运行，包括本地环境和分布式环境。在分布式环境中，Flink可以与YARN集群管理器一起使用，以获取更好的性能和资源管理。在本文中，我将向你介绍如何在Flink中使用YARN集群管理器来实现standalone优势。
首先，让我们来了解一下整个过程的流程。下面是一个简单的流程图，展示了使用YARN集群
原创
2023-12-30 04:46:35
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一.特点（一）同时支持高吞吐、低延迟、高性能Flink 是目前开源社区中唯一一套集高吞吐、低延迟、高性能三者于一身的分布式 流式
原创
2022-07-01 17:42:53
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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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摘要： （1）kafka和flume都是日志系统。kafka是分布式消息中间件，自带存储，提供push和pull存取数据功能。flume分为agent（数据采集器）,collector（数据简单处理和写入）,storage（存储器）三部分，每一部分都是可以定制的。比如agent采用RPC（Thrift-RPC）、text（文件）等，storage指定用hd
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2024-07-19 16:35:11
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▌Flink探索1.1：Why FlinkApache Flink 是一个分布式处理引擎，用于离线和实时的计算。Flink凭借其极致的流式处理性能和优秀的框架设计吸引了众多开发者加入，各大厂也都纷纷引入Flink作为其主要的流式开发引擎。Flink的主要优势：Exactly-once 语义多种高效的窗口计算轻量级的checkpoint机制支持 EventTime 及时间乱序事件高效的反压机制强大的
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2024-03-29 14:36:19
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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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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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Flink on K8s优势
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能为你介绍如何在Kubernetes（K8s）上优势地部署Apache Flink。首先，让我们了解一下整个流程，并逐步学习每个步骤中需要做的事情和相应的代码示例。
步骤 | 描述
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1 | 配置K8s集群
2 | 创建Flink JobManager和TaskManager资源
3 | 运行Flink作业
步骤一
原创
2024-04-09 10:51:37
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flink作为产品化极高的流处理引擎，提供了开箱即用的默认配置。
首先，flink的启动java环境变量默认为当前用户的JAVA_HOME，如果想要指定环境变量可以在配置文件conf/flink-conf.yaml中添加配置env.java.home。
本文中所有内容列出的所有配置项都可以直接在conf/flink-conf.yaml中添加，并重启flink生效，当然添加的时候要符合yaml语
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2023-11-23 10:04:34
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相对于传统的离线计算会存在数据反馈不及时的问题，很难满足急需实时数据做决策的场景Flink是对有界数据和无界数据进行有状态计算的分布式引擎，它是纯流式处理模式。纯流式模式保证了Flink的低延迟，使其在诸多的实时计算引擎竞争中具有优势。Apache Flink 是一个开源的、分布式、高性能、高可用的大数据处理引擎，支持实时流stream处理和批batch处
原创
2022-10-09 17:47:17
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不会吧，不会吧，不会真的有人不知道Flink吧ヽ(￣▽￣)ﾉ
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2023-01-09 16:15:05
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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,
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2022-02-10 15:18:09
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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,
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2021-06-01 14:28:42
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Flink是一个分布式流处理框架，它可以实现低延迟、高吞吐量的数据处理和分析。Flink可以很好地与Kubernetes（K8S）集群结合使用，以实现弹性部署和资源管理的优势。本文将介绍如何在K8S上部署Flink应用，并详细说明每一步需要做什么，包含相应的代码示例。
### 一、部署Flink集群到K8S
1. 准备Flink应用
首先，我们需要准备一个可以在K8S上部署的Flink应用。
原创
2024-01-24 10:02:35
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