目录flink特点分层APIflink与spark对比Hello word 批处理Hello word 有界流处理Hello word 无界流处理Flink部署和启动运行时架构（系统架构、作业提交流程、重要概念）系统架构作业提交流程概况性的流程图：standalone会话模式yarn 会话模式yarn 单作业模式重要概念 flink特点又快又准，精准一次性。分层APISQL 最高层语言Table
转载
2024-03-06 13:08:36
42阅读
摘要：本文由 bilibili 大数据实时平台负责人郑志升分享，基于对 bilibili 实时计算的痛点分析，详细介绍了 bilibili Saber 实时计算平台架构与实践。本次分享主要围绕以下四个方面：一、实时计算的痛点二、Saber 的平台演进三、结合 AI 的案例实践四、未来的发展与思考一、实时计算的痛点 1.痛点各个业务部门进行业务研发时都有实时计算的需
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
转载
2023-08-29 10:53:50
63阅读
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
转载
2023-10-01 16:41:53
100阅读
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
转载
2023-07-11 17:03:55
158阅读
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！
转载
2023-07-11 17:04:25
123阅读
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
转载
2023-11-06 23:00:33
137阅读
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
转载
2023-07-26 10:56:43
110阅读
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
转载
2023-07-26 13:38:14
53阅读
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
转载
2023-11-08 18:15:18
83阅读
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
转载
2023-08-18 16:40:18
76阅读
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
转载
2023-07-26 11:03:57
69阅读
文章目录一、事件驱动型应用什么是事件驱动型应用？事件驱动型应用的优势？Flink 如何支持事件驱动型应用？二、事件分析型应用什么是数据分析应用？流式分析应用的优势？Flink 如何支持数据分析类应用？三、数据管道应用什么是数据管道？数据管道的优势？Flink 如何支持数据管道应用？ Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：流式/批量数据处理精密
转载
2024-02-20 20:56:53
52阅读
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
转载
2023-12-25 22:26:01
24阅读
作者：王海涛本文首先介绍了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 Spar
转载
2024-01-14 19:49:28
52阅读
最近开发了sparkstreaming的程序，且开发语言是采用python的，下述记录了开发的具体代码和过程，方便今后重复使用；使用场景需要从kafka的topic上消费数据，最终写入到hadoop集群中，这里面有几个方案； （1）采用kudu作为存储系统，直接将消费到的数据写入到kudu存储中，之后利用该数据; （2）消费写入到文件中，放在hdfs上，采用hive-load的方式写入到hive表
转载
2023-08-06 08:33:05
88阅读
# Flink 和 Spark：流处理和批处理的对比
## 引言
数据处理是现代计算领域的关键部分。为了处理大规模数据集，我们需要使用高性能的分布式数据处理引擎。Apache Flink 和 Apache Spark 是当今最受欢迎的开源工具之一，用于实时流处理和批处理。本文将介绍这两个工具的主要特点，以及它们在不同场景下的优势和劣势。
## Flink：流处理引擎
Apache Flin
原创
2024-02-02 07:32:23
6阅读
# 实现Flink + Spark
## 1. 概述
在本文中，我将教你如何使用Flink和Spark实现数据处理和分析。Flink是一个分布式流处理框架，而Spark是一个用于批处理和实时处理的大数据处理框架。结合使用这两个框架，你可以实现高效的数据处理和分析任务。
## 2. 整体流程
下面的表格展示了整个流程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1.
原创
2023-08-30 15:04:28
212阅读
Flink 是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批（Micro-Batch）的模型。可以由下面几个方面介绍两个框架的主要区别：运行角色：Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有：Master:主要负责整体集群资源的管理和应用程序调度；Worker:负责单个节点的资源管理，driver 和 executor 的启动等；D
转载
2024-01-15 01:52:36
0阅读
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 Spar
转载
2023-09-20 16:31:08
39阅读
