Flink的前世今生

Flink 的历史版本特性介绍(一) 本文介绍了flink的历史版本,从中可以看出 flink 的核心和发展趋势。 阅读详情

什么是Apache Flink?

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无限制和有限制的数据流进行有状态的计算。Flink被设计为可在所有常见的集群环境中运行,以内存速度和任何规模执行计算。

追本溯源- Flink的昨天

Flink 起源于 Stratosphere 项目,Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目。
2014 年 4 月,Stratosphere 的代码被复制并捐献给了 Apache 软件基金会,参与这个孵化项目的初始成员均是 Stratosphere 系统的核心开发人员。不久之后,创始团队中的许多成员离开大学并创办了一个公司来实现 Flink 的商业化,他们为这个公司取名为 data Artisans。
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这个项目很快完成了孵化,并在 2014 年 12 月发布了第一个Release版本Flink0.8.0,一跃成为 Apache 软件基金会的顶级项目
在这里插入图片描述

追本溯源- Flink的今天

2019 年 1 月 8 日, 在微软宣布 GitHub 免费开放私有代码库的同一天,阿里巴巴确认收购 德国初创企业 Data Artisan。后者创建的 Apache Flink 是全球顶级的开源流处理框架,它 不但是双十一大规模数据实时处理的秘密武器,更是荷兰国际集团、Netflix 和 Uber 在内 的国际巨头不可或缺的工具。

截至到笔者写这篇文章时,Flink已经发布到1.11.0版本了,平均每4个月一个版本。
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今后的专栏更新将依托于最新的1.11.0版本,一一介绍其新特性。
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参考文献

Apache Flink
Flink的“前世今生”
Flink(一)-基本概念

Flink 实践 | B站流式传输架构的前世今生 为了保证数据及时上报,Lancer对于数据缓冲层的kafka的发送成功率依赖性很高,经常遇到的case是高峰期或者流量抖动导致的kafka写入瓶颈。针对checkpoint连续失败的场景,我们引入了regional checkpoint,以region(而不是整个topology)作为checkpoint管理的单位,防止个别task的ck失败造成整个作业的失败,可以有效防止在个别task的ck连续失败的情况下需要回溯的数据量,减小集群波动(网络,HDFS IO等)对checkpoint的影响。 阅读详情

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Flink前世今生和原理

1. 基本概念 Why-分布式计算发展史 为什么需要流式计算,为什么需要Flink,是需要从分布式计算的历史开始说。 随着大数据时代到来,单机的计算已经不能满足数据计算的需求,将多个计算机组成集群去处理一个问题的方案成为主流,即分布式计算。而分布式系统的发展也伴随批处理向流处理的演进过程 MapReduce 首先是MapReduce的分布式计算编程范式,它通过将一个问题拆分为多个子问题,并在多个机器上求解,同时机器间进行数据交换和数据合并,最终输出结果。基于这种模式诞生了Hadoop框架,

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Apache Kylin™ 是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供 Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,它能在亚秒内查询巨大的表。 Kylin 的核心思想是”预计算“,将数据按照指定的维度和指标,预先计算出所有可能的查询结果,利用空间换时间来加速模式固定的 OLAP 查询。 Kylin 的理论基础是 Cube 理论,每一种维度组合称之为 Cuboid,所有 Cuboid 的集合称之为 Cube。如下图,整个立方体称为 1 个 Cube,立方体中

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piepis
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