[Flink基础]-- 1.4 与其他实时计算框架对比

最新推荐文章于 2025-06-24 17:18:43 发布

oo寻梦in记

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本文主要对比了Apache Flink与其他实时计算框架，特别是与Spark的区别。讨论了Flink在实现exactly once语义上的优势，并提供了相关资源链接，包括Jira、Wiki、Github社区以及关于Spark如何实现exactly once的文章。

对比其他计算框架

	Spark	Storm	Flink
Streaming Model	Micro-batch	Native	Native
Fault Tolerance	RDD based checkpointing	Record ACKs	checkpoint
Latency	Medium	Very Low	Low
Throughout

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[Flink基础]---- Flink学习规划（初级）

欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！

09-26

2101

都言：“光说不练假把式”，但个人觉得打牢基础是非常必要的！适当通过 ”理论 + 实践 “ 的结合，可能效果更好！一直唠嗑着要好好学学 Flink，也没有系统地去弄，这次来真的了。 Apache Flink 学习目录 1、Flink 介绍 1.1 关于Apache Flink 1.2Flink 和 Spark 的对比 1.3怎样在Flink社区做贡献 1.4 Flink ...

Flink实时计算引擎-01 核心概念、架构解析、安装部署与入门实战

yangwei2048的博客

03-23

3101

Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，能够对有界和无界数据流进行有状态计算。它支持批流统一处理，具有低延迟、高吞吐的特点，并保证Exactly-once语义。Flink可以部署在YARN、Mesos、Kubernetes等集群环境中，能处理万亿级事件和TB级状态数据。其核心架构包括JobManager（Master节点）和TaskManager（Worker节点），采用内存优化设计和异步检查点机制确保高性能和容错性。Flink广泛应用于实时智能推荐、欺诈检测、复杂事件处理、实时数仓等场景，通过

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实时计算Flink应用场景

hong161688的博客

10-13

2069

Flink是一个开源的流处理和批处理框架，具有低延迟、高吞吐、容错性强等特点，适用于大规模的实时数据处理和分析。它能够处理包括事件流、日志、传感器数据等各种类型的数据，因此在多个行业和领域有着广泛的应用。以下将详细介绍Flink在实时计算中的几个典型应用场景。

实时数据处理：数据流式计算框架比较

AI天才研究院

01-02

962

1.背景介绍实时数据处理是现代数据科学和机器学习的核心技术之一。随着大数据时代的到来，实时数据处理技术变得越来越重要。数据流式计算框架是实时数据处理的核心技术之一，它可以高效地处理大规模的实时数据流。在本文中，我们将深入探讨数据流式计算框架的核心概念、算法原理、具体操作步骤和数学模型。此外，我们还将通过具体的代码实例来详细解释这些概念和技术。最后，我们将讨论未来的发展趋势和挑战。 2.核...

从零开始学Flink：开启实时计算的魔法之旅

最新发布

weixin_40564837的博客

06-24

大数据是数据领域的“三体问题”，指无法用传统数据处理工具在合理时间内捕获、管理和处理的数据集合。体量（Volume）：数据规模达到ZB级别（1 ZB = 10亿TB）。例如，全球每天产生2.5 EB数据，相当于25亿部高清电影。速度（Velocity）：数据产生速度极快，如粒子对撞实验每秒产生PB级数据。多样性（Variety）：结构化数据仅占20%，其余为日志、图片、视频等非结构化数据。价值密度（Value）：有效信息比例极低，需通过复杂挖掘提炼价值（如监控视频中有用片段可能仅占0.01%）

Flink 的编程模型与其他框架比较

zsyoung的博客

07-11

433

Flink 的核心语义和架构模型 Flink核心概念 Streams(流) 有界流有固定大小，不随时间增长而增长的数据，比如Hive中的一张表无界流无固定大小，数据随时间增长而增长，比如Kafka中的消息 State(状态)#重要指的是在进行流式计算过程中的信息，一般用作容错恢复和持久化。因为流式计算本质是增量计算，也就是说需要不断查询过去的状态 Time(时间) Flink 支持了 Event time、Ingestion time、P

流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

huangshulang1234的博客

12-20

2万+

流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比 1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试：https://tech.meituan.com/test-of-

Flink及Storm、Spark主流流框架比较-实时框架比较

qq_35866165的博客

04-10

1万+

实时计算框架对比 - flink，storm，spark 三者的区别我相信有不少的工程师都有着这样的处境，在学flink之前很好奇flink，storm，spark的区别是什么，为什么现在很多企业都在往flink方向转它的优势是什么，为什么不适用storm，为什么不适用spark，在下面的内容中我会为大家解答。希望可以帮助大家，也希望大家看了之后可以提出自己宝贵建议。有限数据集和无限数据集...

Flink Exactly-Once语义实现原理：大数据精准处理

AI天才研究院

05-04

798

在实时流处理场景中，数据以无限流的形式持续产生，系统需要在分布式、高并发、故障频发的环境下保证数据处理的准确性。Flink的Exactly-Once语义承诺每个输入事件仅会被处理一次并产生唯一确定的结果，这对于金融交易、实时对账、物联网监控等对数据准确性要求极高的场景至关重要。本文将深入解析Flink实现Exactly-Once语义的核心技术，包括分布式快照（Checkpoint）机制水印（Watermark）事件时间处理。

Flink - Java篇

02-28

1万+

文章目录前言一、概述1 Flink是什么2 架构分层3 数据处理流水线4 运行组件TaskManagerJobManagerResourceManagerDispatcher5 其他流式计算框架二、入门与使用1 Flink基本安装1.1 Linux1.2 Java1.3 Scala（待补充）1.4 集群模式2 常用API2.1 DataStream 流处理DataSourceTransformationSink示例一：自定义数据源（SourceFunction）示例二：自定义分区示例三：Socket通信示例

flink运行原理_一、flink--架构、运行、调度原理

weixin_39890332的博客

12-20

415

一、flink概述1.1 流处理技术语义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，...

实时计算框架 Flink 在教育行业的应用实践

justlpf的专栏

01-16

565

参考文章：实时计算框架 Flink 在教育行业的应用实践如今，越来越多的业务场景要求 OLTP 系统能及时得到业务数据计算、分析后的结果，这就需要实时的流式计算如 Flink 等来保障。例如，在 TB 级别数据量的数据库中，通过 SQL 语句或相关 API 直接对原始数据进行大规模关联、聚合操作，是无法做到在极短的时间内通过接口反馈到前端进行展示的。若想实现大规模数据的 “即席查询”，就须用实...

实时计算Flink

code__online的博客

05-02

1152

实时计算Flink 三种实时计算框架storm、spark streaming和flink的对比 storm延迟低但吞吐量小 spark streaming吞吐量大，但延迟高 flink是一种兼具低延迟和高吞吐量特点的流计算技术，还是一套框架中能同时支持批处理和流处理的一个计算平台 Flink流处理特性高吞吐、低延迟、高性能支持带有事件时间的窗口（Window）操作支持有状态计算的Exactly-once语义支持高度灵活的窗口（Window）操作，支持基于time、count、session

Flink——实时计算引擎

脑细胞:-D的博客

08-05

1103

数据实时采集——>数据实时计算——>数据实时下发(告警：邮件、短信、微信等，存储：消息队列、DB、文件系统等)告警：如果超过相关阈值界限后会通过邮件、短信、微信等通知运维及时做好应对措施，减少故障损失存储：数据存储后，监控大盘从存储中查询对应指标的数据就可以实现诸如爆款商品、店铺成交额、机器CPU、Mem等。...

Java开发之实时计算--Flink

shadon178 博客

01-23

1万+

简介介绍计算框架对java开发的重要性介绍flink的架构介绍flink的基本概念：常用算子、checkpoint、state、window 介绍flink的编程模型：DataStream、DataSet、Table API、SQL 介绍flink的部署计算框架每个Java开发一定要懂至少一个流行的计算框架，因为现在的数据量越来越大，光靠数据库或者手写代码去实现难度已经越来越大，不仅涉及到资源调度，还要考虑分布式，并且还要考虑高可用、容错等等，因此我们需要借助现有的分布式计算框架来实现我们大规

Spark Streaming实时计算框架介绍

llxx1234的博客

08-17

394

https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/3530464.html

Flink第一章实时计算引擎

wangjunji34478的专栏

10-13

3130

Flink是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，代码主要是由java实现，部分代码是scala。它可以处理有界的批量数据集，也可以处理无界的实时数据集。其所要处理的主要场景就是流数据、批数据只是流数据的一个极限特例而已，所以Flink也是一款真正的流批流一的计算引擎。

Flink实时流计算入门系列（一）

weixin_43239554的博客

05-14

2125

阿里巴巴双11大屏在峰值期间可以承担每秒超过4.72亿次的访问，这是多高的访问量……为什么学习Flink？这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门大数据计算框架，著名的Hadoop、Storm、Spark，他们都专注于各自的应用场景。 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展着。 Flink认为有界数据集是无界数据流的一种特例，所以说有界数据集也是一种数据流，事件流也是

Flink实时计算运用（一）概述与应用场景