摘要: Flink是jvm之上的大数据处理引擎. Flink是jvm之上的大数据处理引擎,jvm存在java对象存储密度低.full gc时消耗性能,gc存在stw的问题,同时omm时会影响稳定性.同时针对频繁序列化和反序列化问题flink使用堆内堆外内存可以直接在一些场景下操作二进制数据,减少序列化反序列化的消耗.同时基于大数据流式处理的特点,flink定制了自己的一套序列化框架.flink也会基于cpu L1 L2 L3高速缓存的机制以及局部性原理,设计使用缓存友好的数据结构.flink内存…

大数据技术正飞速地发展着,催生出一代又一代快速便捷的大数据处理引擎,无论是Hadoop.Storm,还是后来的Spark.Flink.然而,毕竟没有哪一个框架可以完全支持所有的应用场景,也就说明不可能有任何一个框架可以完全取代另一个.今天,将从几个项出发着重对比Spark与Flink这两个大数据处理引擎,探讨其两者的区别.   一.Spark与Flink几个主要项目的对比与分析 1.性能对比 测试环境: CPU:7000个 内存:单机128GB 版本:Hadoop 2.3.0,Spark 1.4…

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-apache-flink/index.html 大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发…

欢迎关注笔者的公众号: 小哈学Java, 每日推送 Java 领域干货文章,关注即免费无套路附送 100G 海量学习.面试资源哟!! 个人网站: https://www.exception.site/essay/about-elasticsearch-index-manage 在 Elasticsearch 中,索引是一个非常重要的概念,它是具有相同结构的文档集合.类比关系型数据库,比如 Mysql, 你可以把它对标看成和库同级别的概念. 今天小哈将带着大家了解, 在 Elasticsearch…

一.什么是Spark(火花)? 是一种快速.通用处理大数据分析的框架引擎. 二.Spark的四大特性 1.快速:Spark内存上采用DAG(有向无环图)执行引擎非循环数据流和内存计算支持. 内存上比MapReduce快速100倍,磁盘上快10倍左右 MapReduce存储读取在磁盘上,大数据批量处理系统 2.简洁性 编程起来很简单,Spark由Scala编写,方法式操作 Scala-Python-java 3.通用性 一站式相当于JAR包,结合SQL.流.库.图形.Apache Spark 4.…

一.Flume的介绍: Flume由Cloudera公司开发,是一种提供高可用.高可靠.分布式海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于采集数据:同时,flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方的能力,如果能用一句话概括Flume,那么Flume是实时采集日志的数据采集引擎. 二.Flume的体系结构: Flume的体系结构分成三个部分:数据源.Flume.目的地 数据源种类有很多:可以来自directory.http.kafka等,flume…

前言 本文将介绍DWS基于RBAC(Role-Based Access Control,基于角色的访问控制)的数据库用户权限管理.简单地说,一个用户拥有若干角色,每一个角色拥有若干权限.这样,就构造成“用户-角色-权限”的授权模型.在这种模型中,用户与角色之间,角色与权限之间,一般是多对多的关系. 通过本节,我们将学习到DWS数据库权限管理的相关知识并进一步学会如何进行权限管理. 1 对象基本概念 集群:集群是由一组服务器和其它资源组成的一个单独的系统,可以实现高可用性.有的情况下,可以实现负载…

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…

在互联网的世界中数据都是以TB.PB的数量级来增加的,特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够,更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘,更甚者还要实时进行数据分析,学习,如双十一淘宝的交易量的实时展示. 大数据什么叫大?4个特征: 体量化 Volume,就是量大. 多样化 Variety,可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等 快速化 Velocity,产生快,处理也需要快. 价值密度低 Value,数据量大,但单个数据没什么意义,需要宏观的统计体现其隐藏的价…

基于 Flink 1.9 讲解的专栏,涉及入门.概念.原理.实战.性能调优.系统案例的讲解. 专栏介绍 扫码下面专栏二维码可以订阅该专栏 首发地址:http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/ 专栏地址:https://gitbook.cn/gitchat/column/5dad4a20669f843a1a37cb4f 专栏亮点 全网首个使用最新版本 Flink 1.9 进行内容讲解(该版本更新很大,架构功能都有更新),领跑于目…