1. 简述Flink的优势 2. 简述Flink的核心组件及工作原理 3. 简述Flink的两种集群部署模式
时间: 2024-09-18 11:08:08 浏览: 70
Flink笔记(二十二):Flink 之 KeyedState 的使用
1. Apache Flink的优势主要包括:高吞吐量、低延迟处理、强大的状态管理能力、支持无限流和批量数据处理、容错性好(通过事件时间处理和检查点机制)、跨平台运行以及丰富的生态系统集成。
2. Flink的核心组件主要有以下几部分:
- **DataStream API** 和 **Table API**: 提供了处理实时和批处理数据的强大工具,用户可以编写简洁的声明式代码。
- **Kafka Consumer/Producer** 和 **Hadoop FileSystem** 集成:使得Flink可以从各种数据源读取并写入到目标系统。
- **Checkpointing**:定期将计算状态保存,保证在故障发生时能够从最近的快照恢复,提高容错性和可用性。
- **State Backends**:如Memory State、 RocksDB State 或 HDFS State,用于持久化和管理作业的状态。
3. Flink的两种集群部署模式包括:
- **Local Mode**:在本地机器上进行测试和开发,快速迭代。
- **Cluster Mode**:
- **High Availability (HA)**:提供高可用性,当主节点失败时,可以自动切换到备份节点继续执行任务。
- **YARN/ Mesos/ Kubernetes** 集成:Flink可以在这些容器管理系统中作为资源调度的一部分运行,实现大规模分布式部署。
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