大数据“重磅炸弹”——实时计算框架 Flink

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大数据“重磅炸弹”——实时计算框架 Flink

Flink 学习项目地址:https://github.com/zhisheng17/flink-learning/ 博客:http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/ 项目结构 ├── README.md ├── flink-learning-cep ├── flink-learning-common ├── flink-learning-connectors │ ├── flink-learning-connectors-activemq │ ├…

可以穿梭时空的实时计算框架——Flink对时间的处理

Flink对于流处理架构的意义十分重要,Kafka让消息具有了持久化的能力,而处理数据,甚至穿越时间的能力都要靠Flink来完成. 在Streaming-大数据的未来一文中我们知道,对于流式处理最重要的两件事,正确性,时间推理工具.而Flink对两者都有非常好的支持. Flink对于正确性的保证对于连续的事件流数据,由于我们处理时可能有事件暂未到达,可能导致数据的正确性受到影响,现在采取的普遍做法的通过高延迟的离线计算保证正确性,但是也牺牲了低延迟. Flink的正确性体现在计算窗口的定义符合…

一文让你彻底了解大数据实时计算引擎 Flink

前言在上一篇文章你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以…

实时计算框架：Flink集群搭建与运行机制

一.Flink概述 1.基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算.Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算.主要特性包括:批流一体化.精密的状态管理.事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等.Flink不仅可以运行在包括YARN.Mesos.Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署.在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题. 这里要说明两个概念: 边界:无边界和有边界数据流,…

月薪3万+的大数据人都在疯学Flink，为什么？

身处大数据圈近5年了,在我的概念里一直认为大数据最牛的两个东西是Hadoop和Spark.18年下半年的时候,我突然发现身边很多大数据牛人都是研究学习Flink,甚至连Spark都大有被冷落抛弃的感觉.何以至此,Flink是个什么鬼? Apache Flink(简称Flink)是一个分布式大数据处理引擎,可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算.可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. 大数据生态圈很庞大,优秀的框架和组件就笔者了解的不下20个,为何Flink如此受宠?那么多人而…

Spark Streaming实时计算框架介绍

随着大数据的发展,人们对大数据的处理要求也越来越高,原有的批处理框架MapReduce适合离线计算,却无法满足实时性要求较高的业务,如实时推荐.用户行为分析等. Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架,通过它提供的丰富的API.基于内存的高速执行引擎,用户可以结合流式.批处理和交互试查询应用.本文将详细介绍Spark Streaming实时计算框架的原理与特点.适用场景. Spark Streaming实时计算框架 Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框…