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    Flink基础篇|Flink是什么?

    前言我们通常说的Flink是来Apache Flink,他是由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。...什么是Flink官方地址:https://flink.apache.org/在官网上开头有一段话就讲到Apache Flink,翻译过来就是:Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态计算...从官网来看,Flink有以下5种能力:正确性保证:Flink提供了精确一次的状态一致性保障,这使得它能够保证数据的准确性和可靠性。Flink还支持实践时间驱动处理和延迟时间处理。...总结本文通过Flink官网来了解Flink是什么,Flink是一个事件驱动框架引擎,得力于Flink的能力,我们可以解决工作中的很多事情,Flink主要应用场景包括实时数据计算、实时数据仓库和ETL、事件驱动型场景

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    Flink入门(一)——Apache Flink介绍

    同时Flink支持高度容错的状态管理,防止状态在计算过程中因为系统异常而出现丢失,Flink周期性地通过分布式快照技术Checkpoints实现状态的持久化维护,使得即使在系统停机或者异常的情况下都能计算出正确的结果...Flink的具体优势有以下几点: 同时支持高吞吐、低延迟、高性能 Flink是目前开源社区中唯一一套集高吞吐、低延迟、高性能三者于一身的分布式流式数据处理框架。...针对内存管理,Flink实现了自身管理内存的机制,尽可能减少JVM GC对系统的影响。...另外,Flink通过序列化/反序列化方法将所有的数据对象转换成二进制在内存中存储,降低数据存储的大小的同时,能够更加有效地对内存空间进行利用,降低GC带来的性能下降或任务异常的风险,因此Flink较其他分布式处理的框架会显得更加稳定...更多实时计算,Flink,Kafka,ES等相关技术博文,欢迎关注实时流式计算

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    Flink基础篇|Flink前世今生

    Flink从平流层分布式执行引擎的一个分支开始,并于2014年3月成为Apache孵化器项目。2014年12月,Flink被接受为Apache顶级项目。...下面是Apache Flink的发布表(截止到目前为止,最新的发布版本为v1.18)帮助我们了解flink的发展历史:阿里巴巴和Blink如果提到Flink,那么就不得不提一下阿里巴巴的Blink。...这一合并过程发生在2019年8月22日,正式发布Apache Flink 1.9.0 版本,合并后,Flink 1.9中存在两个Planner:Flink Planner和Blink Planner。...)这表明Blink的代码已经被正式集成到Flink的官方代码中,并成为了Flink的一部分。...总结本文通过Flink和Blink来了解Flink的由来,了解在阿里贡献了很多代码给Flink,作为一个全球最大的电商公司,阿里使用Flink搜索、搜索算法实时A/B测试、在线机器学习、系统精准推荐功能等

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    Flink教程(30)- Flink VS Spark

    Flink的内存管理了,有兴趣的同学可以参阅下: 《Flink教程(01)- Flink知识图谱》 《Flink教程(02)- Flink入门》 《Flink教程(03)- Flink环境搭建》 《Flink...教程(04)- Flink入门案例》 《Flink教程(05)- Flink原理简单分析》 《Flink教程(06)- Flink批流一体API(Source示例)》 《Flink教程(07)- Flink...)》 《Flink教程(13)- Flink高级API(状态管理)》 《Flink教程(14)- Flink高级API(容错机制)》 《Flink教程(15)- Flink高级API(并行度)》 《Flink...教程(16)- Flink Table与SQL》 《Flink教程(17)- Flink Table与SQL(案例与SQL算子)》 《Flink教程(18)- Flink阶段总结》 《Flink教程(19...监控》 《Flink教程(28)- Flink性能优化》 《Flink教程(29)- Flink内存管理》 本文主要讲解Flink与Spark的区别。

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    Flink入门(二)——Flink架构介绍

    1、基本组件栈 了解Spark的朋友会发现Flink的架构和Spark是非常类似的,在整个软件架构体系中,同样遵循着分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口...Flink分为架构分为三层,由上往下依次是API&Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层 ​ API&Libraries层 作为分布式数据处理框架,Flink同时提供了支撑计算和批计算的接口...物理部署层   该层主要涉及Flink的部署模式,目前Flink支持多种部署模式:本地、集群(Standalone、YARN)、云(GCE/EC2)、Kubenetes。...Flink基本架构图 Flink系统主要由两个组件组成,分别为JobManager和TaskManager,Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则,JobManager为Master节点...协调过程都是在Flink JobManager中完成。

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    flink实战-flink streaming sql 初体验

    等大数据组件都支持sql的查询,使用sql可以让一些不懂这些组件原理的人,轻松的来操作,大大的降低了使用的门槛,今天我们先来简单的讲讲在flink的流处理中如何使用sql....实例讲解 构造StreamTableEnvironment对象 在flink的流处理中,要使用sql,需要首先构造一个StreamTableEnvironment对象,方法比较简单。...以下的代码是基于flink 1.10.0版本进行讲解的,各个版本略有不同。...使用Row flink中提供的元组Tuple是有限制的,最多到Tuple25,所以如果我们有更多的字段,可以选择使用flink中的Row对象....参考资料: [1].https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/types_serialization.html 完整代码请参考

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    Flink学习之flink sql「建议收藏」

    flink sql只需要具备 SQL 的基础知识即可,不需要其他编程经验。我的SQL 客户端选择的是docker安装的Flink SQL Click,大家根据自己的需求安装即可。 目录 1....SQL客户端 SQL客户端内置在Flink的版本中,大家只要启动即可,我使用的是docker环境中配置的Flink SQL Click,让我们测试一下: 输入’helloworld’ 看看输出的结果...总结 今天学习的sql,和往常不一样的地方在于,以往的sql都是处理的是批数据,而今天学习的flink sql可以处理流数据,流数据随着时间的变化而变化,flink sql可以对流数据进行类似表一样的处理...还有就是,flink sql中的窗口函数和我们传统的窗口函数不一样,按理来说,我们正常的窗口函数应该叫over聚合函数。 6....参考资料 《Flink入门与实战》 《PyDocs》(pyflink官方文档) 《Kafka权威指南》 《Apache Flink 必知必会》 《Apache Flink 零基础入门》 《Flink

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