Flink：一个强大的批流引擎

Apache Flink：批处理与流处理详解

最新推荐文章于 2025-11-25 14:07:10 发布

MfvShell

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Apache Flink 是一个开源的流处理和批处理引擎，提供高效、可扩展和容错的数据处理能力。本文深入探讨了 Flink 的批处理和流处理功能，包括批处理的API和流处理的实时计算模型，并通过代码示例展示了如何进行数据处理和分析。

Apache Flink 是一个开源的流处理和批处理引擎，它提供了高效、可扩展和容错的数据处理能力。本文将详细介绍 Flink 的批处理和流处理功能，并提供相应的源代码示例。

批处理

在 Flink 中，批处理是指对一组静态数据进行批量处理的过程。Flink 提供了丰富的 API 和运行时环境，使得开发者可以轻松地编写和执行批处理作业。

下面是一个简单的批处理作业示例，该作业将输入数据集中的所有元素相加并输出结果：

import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import

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7、Flink 流计算处理和批处理平台

KamRoseLee的博客

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玩转Flink流批一体计算引擎

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Flink简介 Flink是一个优秀的流式处理引擎，不仅拥有完善的流式处理解决方案，而且将批处理视为有界流，完美实现了流批处理一体化。 Flink能干啥流式分析 Flink可持续不断得处理事件流，并明确支持一下三种时间语义：事件时间(event time)：事件产生的时间，记录的是设备生产(或者存储)事件的时间；摄取时间(ingestion time)： Flink 读取事件时记录的时间；处理时间(processing time)： Flink pipeline 中具体算子处理事件的

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flink(一个流处理，一个批处理)

chun的博客

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【Flink 基础篇】深入浅出 Apache Flink：架构、案例和优势

Code · Cloud · Think · Repeat

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总的来说，Apache Flink 有几个显著的优点，使其成为当今最流行的分析引擎之一。它的速度快如闪电，是一个分布式系统，能以容错的方式处理批处理和流式数据，还能处理大型数据集，这些优点使它成为各种应用的理想选择。

ThingsGateway与Apache Flink：流处理引擎集成指南

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Flink：批流一体

大连赵哥的博客

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1011

Flink：批流一体

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微笑听雨

06-18

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Pulsar 与流处理引擎集成：Apache Flink 详解

csdn_tom_168的博客

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渡江客涂鸦板

08-01

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Apache Flink是当前数据处理领域的重要开源项目，它专注于分布式数据流处理和批量数据处理，旨在为用户提供一个统一的平台来应对不同类型的应用需求，如流处理和批处理。Flink的核心理念是将流处理视为无限数据流，...

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Apache Flink是一个开源的流处理和批处理框架，它具备处理无界和有界数据流的能力，核心为一个高性能的流处理引擎，能够在高吞吐量和低延迟的条件下处理数据流。Flink的设计目标是提供一个统一的平台，旨在处理实时...

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在 Kubernetes 上跑 Flink CDCSession 模式 + Operator 模式实战指南

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Flink在Kubernetes上的部署与CDC实时同步实现本文详细介绍了Flink在Kubernetes环境中的两种部署模式及CDC实时数据同步的实现方案。主要内容包括：部署架构：原生Kubernetes集成：JobManager/TaskManager以Pod形式运行，支持动态资源管理 Kubernetes Operator模式：通过CRD管理Flink集群生命周期 Session模式实现：使用kubernetes-session.sh脚本创建Session集群配置REST访问和Flin

通过Flink 1.19 客户端实现Flink集群连接 Kafka 基础测试报告

QXXDYL的博客

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你会看到大量的 JSON 数据滚动，其中包含最新的 Update 和 Delete 操作记录（Key 相同的数据，后面的消息会覆盖前面的状态）。：Kafka 中没有数据，或者 Flink 任务没能从 Kafka 读到数据（可能是 Topic 名称不对，或者 Group ID 问题）。：Kafka 物理数据量（1400）与 Flink 逻辑状态量（1200）符合流处理的一致性语义。对于 Kafka 中的更新消息（后到的消息），Flink 会更新内存中对应 Key 的状态。

在 Flink Standalone 集群上运行 Flink CDC从下载到跑起一个 MySQL→Doris 同步任务

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现目前是调研批流一体数仓架构，整体的流程图如下：同时为了资源隔离、灵活性、安全性和高可用，需要部署单独的客户端便于管理。：在独立客户端机器（xx.x.xx.214）上部署 Flink 1.19，并配置其向远程 CDH 集群（xx.x.xx.201-xx.x.xx205）的 YARN Session 提交 SQL 任务。

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