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
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2023-08-11 19:45:55
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1.Flink架构及特性分析Flink是个相当早的项目，开始于2008年，但只在最近才得到注意。Flink是原生的流处理系统，提供high level的API。Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理，但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。在Flink中，所有 的数据都看作流，是一种很好的抽象，因为这更接近于现实世界。1.1 基本架构下面我们介绍下
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2023-11-20 16:39:36
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Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ，并在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果。该测试对于业界而言极 具价值，因为它是流处理领域的第一个基于真实应用程序的基准测试。该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息，从 Redis 查找每个广告对应的广 告宣传活动，并按照广告宣传活动分组，以 10 秒为窗口计算广告浏览量。 10 秒窗口
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2024-07-04 15:23:12
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一、Flink概述1.1流处理技术的演变在开源世界里，Apache Storm项目是流处理的先锋。Storm最早由Nathan Marz和创业公司BackType的一个团队开发，后来才被Apache基金会接纳。Storm提供了低延迟的流处理，但是它为实时性付出了一些代价：很难实现高吞吐，并且其正确性没能达到通常所需的水平，换句话说，它并不能保证exactly-once，即便是它能够保证的正确性级别
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2023-10-20 09:34:54
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Qestion:Flink被用来和Spark相比，但是我认为这样的比较不太合适，把Flink窗口事件和Spark微批处理进行比较，同样的Flink与Samza对比也是，这两种情况下的比较都是实时流计算与批量处理事件策略的比较，我更想比较Flink与Storm之间的区别，这两者在概念上更相近。我发现了这个幻灯片1（4），他主要的区别在于“可调整延迟时间”，在Slicon Angle的文章中一些暗示，
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2023-09-10 20:20:21
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文章目录一、Flink简介二、Flink、Spark和Storm对比三、Flink原理流处理和批处理的差别Flink执行原理四、如何选择实时框架六、Flink架构七、Flink基本组件八、Flink应用场景分析 一、Flink简介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（b
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2023-08-11 19:45:41
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一.流处理语义At most once（最多一次）：每条数据记录最多被处理一次，潜台词也表明数据会有丢失（没被处理掉）的可能。At least once（最少一次）：每条数据记录至少被处理一次。这个比上一点强的地方在于这里至少保证数据不会丢，至少被处理过，唯一不足之处在于数据可能会被重复处理。Exactly once（恰好一次）：每条数据记录正好被处理一次。没有数据丢失，也没有重复的数据处理。这一
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2023-10-09 12:52:01
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# Storm与Flink的比较与应用
Apache Storm与Apache Flink都是流处理平台，广泛应用于实时数据处理和分析。两者在架构、处理模型和应用场景上存在一些显著的差异。本文将探讨这两种框架的特点，并通过代码示例加以说明。
## 一、架构与核心理念
### 1. Storm架构
Apache Storm是一个分布式实时计算系统，主要用于处理流数据。其核心概念包括：
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本文主要是想了解下Storm、Flink、Spark Streaming这三种流式计算框架的区别以及它们适合的应用场景。 Storm: Storm 是 Twitter 开源的分布式实时大数据处理框架，擅长处理海量数据，适用于数据实时处理而非批处理。 Storm也是主从架构，主节点Nimbu
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2023-08-11 11:04:17
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引言 随着大数据时代的来临，大数据产品层出不穷。我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研，今天与大家分享一下。Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架。是不是听起来很像spark？没错，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户。虽然目标非常类似，但是f
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2023-08-04 14:23:43
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1.Flink 概述1.1 流处理技术的演变
在开源世界里，Apache Storm 项目是流处理的先锋。Storm 最早由 Nathan Marz
和创业公司 BackType 的一个团队开发，后来才被 Apache 基金会接纳。Storm 提供
很难实现高吞吐，并且其正
并不能保证 exactly-once，即便是它能
够保证的正确
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2023-11-06 22:46:27
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storm、spark streaming、flink是三个最著名的分布式流处理框架，并且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。1、Apache Storm Storm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以
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2023-08-01 13:50:35
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Flink及主流流框架比较 随着大数据时代的来临，大数据产品层出不穷。我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研，今天与大家分享一下。Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架。是不是听起来很像spark？没错，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户。虽然目标非常类似，但是flink在实现上和spark存
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
1.Flink 概述1.1 流处理技术的演变 在开源世界里，Apache Storm 项目是流处理的先锋。Storm 最早由 Nathan Marz和创业公司 BackType 的一个团队开发，后来才被 Apache 基金会接纳。Storm 提供了低延迟的流处理，但是它为实时性付出了一些代价：很难实现高吞吐，并且其正确性没能达到通常所需的水平，换句话说，它并不能保证 exactly-once，即
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2024-05-18 22:39:34
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Flink与Storm 的区别
在数据流处理的技术领域中，Apache Flink和Apache Storm是两个非常受欢迎的框架，它们各自有不同的设计理念和应用场景。这篇文章旨在探讨Flink与Storm在多个方面的区别，包括它们的背景、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析以及扩展讨论。
### 背景描述
随着大数据的兴起，实时数据流处理变得越来越重要，企业需要能够处理高速流入的数据。在
Storm与Flink的比较比较项StormFlink状态管理无状态，需用户自行进行状态管理有状态窗口支持对事件窗口支持较弱，缓存整个窗口的所有数据，窗口结束时一起计算窗口支持较为完善，自带一些窗口聚合方法，并且会自动管理窗口状态。消息投递At Most Once At Least On
原创
2023-05-11 12:44:04
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文章目录1. 什么是 Metrics?1.1 Metric Type1.2 Metric Group2. 怎么用 Metrics?2.1 System Metrics2.2 User-defined Metrics2.3 User-defined Metrics Example2.4 获取 Metrics2.5 Metric Reporter3. 利用 Metrics 做监控3.1 自动化运维3
# 如何实现 Flink Storm
Apache Flink 和 Apache Storm 都是流处理框架，但它们的使用场景和实现方式有所不同。Flink 是一个强大的、面向事件驱动的流处理引擎，支持复杂的事件处理，而 Storm 更加专注于实时计算。虽然它们各自有不同的特点，但某些场景我们可以选择使用它们结合来实现更复杂的数据流处理能力。本文将介绍如何将这两者结合起来，实现一套简单的流处理方
Spark Streaming与Storm的应用场景对于Storm来说：1、建议在那种需要纯实时，不能忍受1秒以上延迟的场景下使用，比如实时金融系统，要求纯实时进行金融交易和分析2、此外，如果对于实时计算的功能中，要求可靠的事务机制和可靠性机制，即数据的处理完全精准，一条也不能多，一条也不能少，也可以考虑使用Storm3、如果还需要针对高峰低峰时间段，动态调整实时计算程序的并行度，以最
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2023-08-22 23:10:45
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