【赵渝强老师】Flink生态圈组件

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分类专栏： 大数据技术 文章标签： flink 大数据
于 2024-07-31 19:09:33 首次发布
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  Flink与Spark一样也是大数据计算引擎，可以完成离线的批处理计算和流处理计算。Flink的优势在它的流处理引擎DataStream。下图展示了Flink的生态圈体系架构。
在这里插入图片描述
  视频讲解如下：

Flink生态圈组件

【赵渝强老师】Flink生态圈组件

  从下往上可以将Flink的生态圈体系划分成三层，分别是：平台部署层、核心引擎层和API

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flink实战--flink原理解析
阿华田的博客
09-30 2万+
Flink出现的背景 我们知道目前流处理的主要流行的计算引擎有，Storm，SparkStreaming。但是这个两个计算引擎都有自己的局限性。Storm实现了低延迟，但是目前还没有实现高吞吐，也不能在故障发生的时候准确的处理计算状态（将数据从一个事件保存到另一个事件的，这些保留下来的是数据较计算状态），同时也不能实现exactly-once。SparkStreaming通过微批处理方法............
展望Flink各版本及新特性
qq_36470898的博客
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在流式 SQL 查询中，一个最经常使用的是定义时间窗口。Flink 1.13 中引入了一种新的定义窗口的方式：通过 Table-valued 函数。这一方式不仅有更强的表达能力（允许用户定义新的窗口类型），并且与 SQL 标准更加一致。Flink 1.13 在新的语法中支持 TUMBLE 和 HOP 窗口，在后续版本中也会支持 SESSION 窗口。
flink生态圈
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04-02 279
本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程： Flink大数据项目实战：http://t.cn/EJtKhaz 核心组件栈 Flink发展越来越成熟，已经拥有了自己的丰富的核心组件栈，如下图所示。 从上图可以看出Flink的底层是Deploy，Flink可以Local模式运行，启动单个 JVM。Fli...
Flink-了解flink
qq_30868737的博客
01-27 772
一 flink简介 1.1 什么是flink Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。 1.2 flink特点 批流统一 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处 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
【Hadoop生态圈】8.Flink实时计算引擎入门教程
皓亮君的博客
10-13 2458
流式计算: Fink可以连接处理流式(实时)数据。容错: Fink提供了有状态的计算,会记录任务的中间状态,当执行失败时可以实现故障恢复。可伸缩: Fink集群可以支持上千个节点。高性能: Fink能提供高吞吐,低延迟的性能。: 可以处理秒级别延迟的实时数据计算,但是无法处理真正的实时数据计算,适合小型且独立的实时项目。Storm: 可以处理真正的实时计算需求,但是它过于独立没有自己的生态圈，适合能够接受秒级别延迟不需要Hadoop生态圈的实时项目。Fink。
【Flink 基础篇】深入浅出 Apache Flink：架构、案例和优势
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01-14 6613
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。
【赵渝强老师】基于大数据组件的平台架构
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07-31 1593
在了解了大数据各个生态圈所包含的组件及其功能特性后，就可以利用这些组件来搭建一个大数据平台从而实现数据的存储和数据的计算。下图展示了大数据平台的整体架构。【赵渝强老师】大数据平台的Lambda架构【赵渝强老师】大数据平台的Kappa架构大数据平台的总体架构可以分为五层，分别是：数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层。
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由于Flink集成了批计算和流计算，因此可以使用Flink构建流批一体的系统架构，主要包含数据集成的流批一体架构、数仓架构的流批一体架构和数据湖的流批一体。
【赵渝强老师】阿里云大数据生态圈体系
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基于开源的大数据技术，阿里云开发了自己的大数据计算服务，即：MaxCompute大数据计算服务。MaxCompute原名为ODPS（Open Data Processing Service），它是阿里云提供的数据仓库解决方案，并提供大数据量（百TB、PB、EB）的结构化数据的存储和计算服务。由于MaxCompute适用于离线计算的批处理场景，因此阿里云进一步开发了实时计算Flink版用于支持大数据的实时处理与计算。下图展示了阿里云大数据的生态圈体系。
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的容错机制的核心组件包括和。等等.. .. ..Checkpoint是用于容错和恢复的机制 是 实现容错机制最核心的功能组件，也是四大基石之一，它在数据流处理过程中定期捕获作业状态的快照，并将其存储在可靠的存储系统中。当作业发生故障时， 可以从最近的 Checkpoint 恢复，重新处理数据流，以保证数据的完整性和一致性。Checkpoint 的频率和大小可以通过配置参数进行设置。则是用备份机制，于手动恢复的点。是提供的一种备份机制，用于将作业的状态保存到一个指定的位置。与 Checkpoint 不同， 不
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融合7大领域！Apache Flink 在开源生态下的应用实践
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融合趋势下基于 Flink Kylin Hudi 湖仓一体的大数据生态体系
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摘要：本文由T3 出行大数据平台负责人杨华和资深大数据平台开发工程师王祥虎介绍 Flink、Kylin 和 Hudi 湖仓一体的大数据生态体系以及在 T3的相关应用场景，内容包括：湖仓...
10.大数据技术之Flink
wzb1983的博客
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橘子学Flink02之Flink的特点以及核心组成
liuwenqiang1314的博客
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字节跳动 Flink 大规模云原生化实践
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Flink 内容分享(一)：Fink原理、实战与性能优化(一)
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它支持多种数据源和数据目的地，并且提供了丰富的流处理操作，如窗口化、聚合、过滤、连接和转换等。支持多种数据源和数据目的地：Flink能够从多种数据源中读取数据，并将处理结果输出到多种数据目的地中，如Kafka、Hadoop、Cassandra、ElasticSearch等。这些优化手段可以提高Flink的性能和稳定性，保证Flink的高吞吐量和低延迟处理。高吞吐量和低延迟：Flink采用了基于内存的流处理方式，可以实现毫秒级别的低延迟和高吞吐量处理。
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