12.Flink系统架构图解

最新推荐文章于 2024-08-25 15:32:34 发布
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分类专栏： Hadoop-大数据运维 文章标签： flink
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博客围绕Flink展开，虽未给出具体内容，但Flink是大数据开发领域重要技术，常用于流处理和批处理等场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

Flink基于zookeeper的高可用分析
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
08-28 1040
声明：本系列博客部分是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。部分文章是通过爬虫等技术手段采集的，目的是学习分享，如果有版权问题请留言，随时删除。 《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 Flink中JobMaster、ResourceManager、Dispatcher、WebMonitorEndpoint提供了基于zookeeper高可用，涉及到leader选举与监听， leader选举基于zookeeper开源客户端CuratorFramework 的LeaderLatch方式实
Flink简介、基本原理、架构图
白色咖啡
08-20 2678
Flink是一款支持有状态运算的流计算引擎。支持有状态运算是指数据的计算过程中可以保存计算的中间过程状态，比如我们要计算一个整数数据流的求和，那么我们就需要一个中间变量把数据流中的每一项数据加到这个变量上。而这个变量就是计算的中间状态。Flink框架会帮你管理状态的保存和复原。流计算是指我们要针对一个数据流进行源源不断的计算，产出实时的结果。比如说我们曾经看到过天猫淘宝的双11大屏，上面有当前的GMV成交量的数据，这个数字在屏幕上疯狂的跳动。这就是通过流计算产出的实时GMV成交量数据。
flink 架构图
an13654067079的博客
06-24 655
flink 架构图
Flink图结构详解
weixin_51981189的博客
12-12 658
顺便提一句，flink的keyed算子保存的是对每个数据的 key的计算方法，而非真实的key，用户需要自己保证对每一行数据提供的keySelector的幂等 性。至于为什么要用KeyGroup的设计，这就牵扯到扩容的范畴了，将在后面的章节进行讲 述。按照正常逻辑思维，很容易想到TM的submitTask方法的行为:首先是确认资源，如寻找 JobManager和Blob，而后建立连接，解序列化算子，收集task相关信息，接下来就是创建一个新的 Task 对象，这个task对象就是真正执行任务的关键所在。
Flink架构
weixin_44844089的博客
05-19 196
Flink架构 架构图如下： 当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行，然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。上述三者均为独立的 JVM 进程。 Client 为提交 Job 的客户端，可以是运行在任何机器上（与 JobMana
Apache Flink - 架构和拓扑
weixin_30785593的博客
08-14 185
Flink结构： flink cli 解析本地环境配置，启动ApplicationMaster 在ApplicationMaster中启动JobManager 在ApplicationMaster中启动YarnFlinkResourceManager YarnFlinkResourceManager给JobManager发送注册信息 YarnFlinkResour...
【图解大数据技术】流式计算：Spark Streaming、Flink
weixin_43889578的博客
07-13 1641
Flink 和 Spark Streaming 不一样，Flink 一开始设计就是为了做实时流式计算的。它可以监听消息队列获取数据流，也可以用于计算存储在 HDFS 等存储系统上的数据（Flink 把 这些静态数据当做数据流来进行处理）。然后 Flink 计算后生成的结果流，也可以发送到其他存储系统。
深入理解 Flink（二）Flink StateBackend 和 Checkpoint 容错深入分析
weixin_44512041的博客
01-09 1914
状态和精准一次是 Flink 流式计算引擎的一大特色，本章节从状态、状态后端、checkpoint 算法逐步为读者展示了 Flink 状态机制设计的绝妙之处。
图解Kafka：Kafka架构演化与升级！
NBA1234593的博客
08-25 1785
数据分片存储是一种将大量数据分散存储在多个不同位置或设备上的技术。在数据量庞大的情况下，为了提高数据的存储效率、访问性能和可扩展性，将数据分割成较小的片段，然后分别存储在不同的节点或存储设备中。提高性能：通过将数据分散存储，可以并行地处理数据请求，从而加快数据的读取和写入速度。例如，在一个分布式数据库中，不同的分片可以同时响应查询，减少了总体的响应时间。增强可扩展性：当数据量不断增长时，可以方便地添加更多的分片来扩展存储容量，而无需对整个系统进行大规模的重构。避免单点性能瓶颈。
双维度剖析Flink整体架构
华章IT官方博客
08-19 516
导读：从2014年开源到现在，Flink已经发展成一套非常成熟的大数据处理引擎，同时被很多公司作为流数据处理平台的底层技术。本文为大家介绍Flink的架构及其组成成分。01架构介绍Flin...
用4+1架构视图说说Flink架构
lxf20054658的专栏
05-04 3055
友情提示，本文11239字，预计阅读时间25分钟。 在实时流计算的江湖里，Flink 大有一统江湖的味道，其正处于如日中天的高光时刻。溯古论今，Flink 起源于德国柏林大学2010年的一个研究项目，2014年到 Apache 舞台露了个脸，2019年被阿里巴巴收购后开始走上人生巅峰，收获一众粉丝，名气越来越大，在实时流计算的地位越来越高，截止本文写作时间，最新版本为1.14.4，功能越来越多，操作越来越简单，生态越来越多样化。九层楼台，起于垒土，千里之行始于足下，万变不离其宗，一切的迭代都是基于设计好的
Flink(1.11)概述——含架构图
平平无奇小码农~
11-29 2037
文章目录一、Flink概述**1.1** **Flink and Spark****1.2** **Flink or Spark**二、wordCount案例2.1 批处理2.2 有界流2.3 无界流2.4 打成jar包上传到flink运行三、运行环境3.1 standalone模式3.1.1 前端界面3.1.2 命令行方式提交3.1.3 standalone模式HA配置：启动：3.2 Yarn模式3.2.1 配环境，集成hadoop3.2.2 直接运行3.2.3
flink运行架构（图像版）
BigData
10-08 1258
自己总结的内容全部都画在一张图上了，下面的总图里的部分截图：
Flink的状态管理（图解）
Li_Jian_Hui_的博客
07-19 3052
【Flink流式计算框架】Flink简介_Flink架构图
一梦
07-25 1432
001FlinkFlink简介处理无界和有界数据部署应用到任意地方运行任意规模应用利用内存性能Flink架构图 Flink简介 SparkStreaming需要整合hbase/redis才灵活管理状态，会复杂 Flink是有状态的流 数据的输入 数据的处理 数据的输出 横线代表数据库，竖线代表消息系统（MQ） Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进
大话Flink之三-Flink运行架构 有图有真相！
youhaitao_do的博客
12-11 553
一、Flink 运行时的组件 1、作业管理器（JobManager） • 控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的 JobManager 所控制执行。 JobManager 会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括:作业图 (JobGraph)、逻辑数据流图(logical dataflow graph)和打包了所有的类、 库和其它资源的JAR包。 JobManager 会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫做 “执行图”..
Flink运行架构
niuyan666的博客
07-04 234
Flink运行架构 1.1 Flink运行时的组件 Flink运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作： 作业管理器（JobManager） 资源管理器（ResourceManager） 任务管理器（TaskManager） 分发器（Dispatcher） 因为Flink是用Java和Scala实现的，所以所有组件都会运行在Java虚拟机上。每个组件的职责如下： 作业管理器（JobManager） 控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被
Flink系列：flink整体架构设计
NIO4444
07-19 472
Runtime整体架构设计
大数据技术及架构图解实战派
最新发布
03-08
### 关于大数据技术及其架构的实战教程或书籍 对于寻求深入理解并掌握大数据技术和架构的人来说，选择合适的书籍至关重要。以下是几本专注于大数据技术、架构设计以及实际操作指导的书籍。 #### 1. 阿里巴巴内部技术实践与思考 一本涵盖了数据技术各个方面的著作提到，在数据模型、管理和应用层面上提供了详尽的技术实践经验[^1]。此书中不仅包含了理论性的探讨还涉及到了具体的实现细节和技术选型建议，适合希望了解大型互联网公司如何构建高效能的数据处理平台的人士阅读。 #### 2. 大数据架构师指南 该书作为一份全面的大数据架构手册，旨在帮助读者理解和规划复杂的企业级数据分析环境。它覆盖了从基础设施搭建到高级特性配置等多个方面，并通过实例展示了最佳做法和常见陷阱规避方法。 #### 3. Spark快速大数据分析 针对那些想要利用Apache Spark框架来进行大规模分布式计算任务开发人员，《Spark快速大数据分析》提供了一个很好的起点。书中介绍了Spark的核心概念及其生态系统组件的工作原理，并附带了大量的代码样例来说明具体的应用场景[^2]。 ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建一个新的Spark会话 spark = SparkSession.builder \ .appName("Example") \ .getOrCreate() # 加载CSV文件为DataFrame df = spark.read.csv('path/to/file', header=True, inferSchema=True) # 显示前五行记录 df.show(5) ``` #### 4. Hadoop权威指南 Hadoop作为一个广泛使用的开源项目，其官方文档可能难以消化；而《Hadoop权威指南》则以其清晰易懂的方式解释了这个强大的批处理系统的各个方面——包括MapReduce编程范式、YARN资源管理系统等重要知识点。 #### 5. 流处理与实时分析系统建设 随着越来越多企业转向基于事件驱动架构的设计思路，《Kafka:The Definitive Guide》成为了一部不可或缺的学习资料。本书详细描述了消息队列服务Kafka的功能特性和应用场景，同时也讨论了一些围绕着流处理展开的话题，如Flink这样的现代引擎是如何工作的[^3]。 #### 6. 数据仓库建模基础 为了更好地支持商业智能查询需求，《Data Warehouse Modeling Fundamentals with SAP BusinessObjects and SAP BW》一书聚焦于OLAP多维立方体结构的设计原则及其实现技巧。这有助于工程师们创建出既灵活又高效的存储方案以满足不同层次用户的报表生成请求。
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