1. Flink的特点事件驱动（Event-driven）基于流处理一切皆由流组成，离线数据是有界的流；实时数据是一个没有界限的流。（有界流、无界流）分层API越顶层越抽象，表达含义越简明，使用越方便越底层越具体，表达能力越丰富，使用越灵活1.1 Flink vs Spark Streaming数据模型Spark采用RDD模型，spark streaming的DStream实际上也就是一组组小批数
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2024-01-12 12:40:13
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Flink与Spark的区别是什么？请举例说明。Flink和Spark都是流行的大数据处理框架，它们在设计和功能上有一些区别。下面我将详细介绍Flink和Spark的区别，并结合一个具体的案例进行说明。数据处理模型：Flink：Flink是一个流处理优先的框架，它提供了流处理和批处理的统一编程模型。Flink的核心概念是流（Stream）和状态（State），它可以实现精确一次（Exactly-o
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2024-09-15 15:33:05
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# 解决Flink on YARN提交多个作业时8081端口冲突问题
在使用Flink on YARN时，如果同时提交多个作业，可能会出现8081端口冲突的问题。这是因为每个Flink作业都会启动一个Web UI来显示作业的状态和监控信息，而默认情况下Web UI会使用8081端口。当多个作业同时运行时，它们会尝试绑定相同的端口，导致冲突。
为了解决这个问题，我们可以为每个作业配置不同的端口，
原创
2024-06-23 06:42:30
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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经常出现这种问题。。。。。。Several ports (8005, 8080, 8009) required by Tomcat v6.0 Server at localhost are already in use. The server may already be running in another process, or a system process may be using th
原创
2014-11-28 15:22:49
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一、frp穿透大致流程二、frp服务端搭建1、公网服务器相关信息**买一个公网服务器，电脑开ssh登录服务器。 118.31.200.100 端口22 账号：root 密码：a@1234567 在上面启动./frps -c frps.toml（frps.toml配置下面会讲到） 参考教程： web页面 ：http://118.31.200.100:7050 admin admin frp的连接的服
Window 端口冲突的解决 在Java 学习中Window操作系统下，类似ActiveMQ，Tomcat服务开启服务之后，服务在后台执行，经常遇到端口被占用该怎么办呢？可能多少童鞋都是进行修改端口或者重启相关的服务，但是重新启动之后，相关的端口仍然被占用。我们可能查找进程并kill进程。 在window系统下：  
原创
2023-04-20 17:50:52
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# 如何解决Docker端口冲突问题
## 1. 引言
Docker是一种开源的容器化平台，通过使用容器技术，可以将应用程序和其依赖项打包到一个可移植的容器中，在不同的环境中运行。然而，在使用Docker时，常常会遇到端口冲突的问题。本文将指导刚入行的开发者如何解决Docker端口冲突问题。
## 2. 解决步骤概览
下面是解决Docker端口冲突问题的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
原创
2023-08-11 10:26:20
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## Linux Docker端口冲突解决流程
---
为了解决Linux Docker端口冲突的问题，我们需要按照以下流程进行操作：
```mermaid
pie
title 解决Linux Docker端口冲突流程
"检查端口占用情况" : 60
"停止占用端口的进程" : 30
"修改Docker容器端口映射" : 60
"重启Docker容器" : 30
```
### 1. 检查
原创
2023-11-24 13:44:46
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# 实现在Kubernetes集群中配置Flink端口
## 概述
在Kubernetes集群中配置Flink端口是非常重要的，可以确保Flink应用程序能够正常运行并且能够与外部系统进行通信。本文将介绍在Kubernetes中配置Flink端口的详细步骤，以及每个步骤需要做的事情和相应的代码示例。
## 步骤概述
下面是配置Flink端口的整体流程，我们将在接下来的部分逐步进行详细说明：
原创
2024-05-21 10:34:45
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# Spark 依赖冲突解析
在使用 Apache Spark 时，我们常常需要引入多种库和依赖。然而，由于不同库之间的版本差异，依赖冲突的问题时常出现。本文将探讨 Spark 中的依赖冲突，分析其原因，并提供解决方法，最后通过代码示例加以说明。
## 依赖冲突的成因
依赖冲突通常有以下几个方面的原因：
1. **多个依赖共享同一库**：例如，Spark 的功能可能依赖于多个库，而这些库又
原创
2024-08-30 07:08:48
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