深入解析大数据实时计算引擎Flink
134 浏览量
更新于2024-08-28
收藏 955KB PDF 举报
"Flink 大数据实时计算引擎详解"
Flink是大数据实时计算领域的重要引擎,它被设计用于处理有界和无界数据流。在大数据计算发展的历程中,Flink被视为第四代计算引擎,代表了对流处理、批处理、机器学习和图计算等多种任务的统一处理能力。相较于早期的Hadoop MapReduce、Tez和Oozie,以及Spark这样的DAG计算框架,Flink更专注于实时处理和低延迟。
Flink的核心特点包括其流处理能力、状态管理和容错机制。流处理模型分为两种数据集类型:无穷数据集(如实时交互数据、日志、交易记录等)和有界数据集(有限且静态的数据集合)。数据运算模型则主要分为流式计算和批处理计算,前者是持续的实时计算,后者是在预定义时间内的计算,完成后释放资源。
Flink的架构设计允许它在各种环境(本地、独立集群、YARN、Kubernetes等)中部署和运行。其底层的DataStream和DataSet API分别支持流处理和批处理任务。Flink的关键特性包括:
1. **State管理**:Flink允许应用程序存储和管理中间计算结果,这些状态可以在流处理过程中持久化,以确保容错性和一致性。
2. **Checkpointing**:定期保存系统状态快照,用于在故障发生时恢复到一致状态,实现精确一次的状态一致性。
3. **Time语义**:Flink提供事件时间、处理时间和系统时间三种时间概念,使得开发者能够根据业务需求选择合适的窗口策略。
4. **Window**:窗口是流处理中的重要概念,Flink提供了基于时间、大小、滑动、翻滚等不同类型的窗口操作,用于对流数据进行分组和聚合。
5. **DataStream API**:提供了丰富的算子和转换,用于构建复杂的数据流处理逻辑,如map、filter、join、keyBy等。
6. **批流统一**:Flink的批处理是流处理的特例,因此批处理作业可以直接用流处理API编写,简化了开发流程。
7. **连接器和格式**:Flink支持众多数据源和数据接收器,如Kafka、HDFS、Cassandra等,以及各种数据格式如JSON、Avro、Parquet等。
8. **高吞吐和低延迟**:通过优化的数据传输和计算模型,Flink能够实现高效的数据处理,同时保持较低的延迟。
Flink以其强大的实时计算能力,灵活的窗口和状态管理,以及流批统一的特性,在大数据处理领域占据了重要地位。理解和掌握Flink的原理和使用,对于从事大数据分析和实时处理的开发者来说至关重要。
2021-01-20 上传
2021-02-03 上传
2021-03-03 上传
2018-06-26 上传
2021-10-14 上传
119 浏览量
2022-08-03 上传
点击了解资源详情
weixin_38670208
- 粉丝: 6
- 资源: 893
最新资源
- 新代数控API接口实现CNC数据采集技术解析
- Java版Window任务管理器的设计与实现
- 响应式网页模板及前端源码合集:HTML、CSS、JS与H5
- 可爱贪吃蛇动画特效的Canvas实现教程
- 微信小程序婚礼邀请函教程
- SOCR UCLA WebGis修改:整合世界银行数据
- BUPT计网课程设计:实现具有中继转发功能的DNS服务器
- C# Winform记事本工具开发教程与功能介绍
- 移动端自适应H5网页模板与前端源码包
- Logadm日志管理工具:创建与删除日志条目的详细指南
- 双日记微信小程序开源项目-百度地图集成
- ThreeJS天空盒素材集锦 35+ 优质效果
- 百度地图Java源码深度解析:GoogleDapper中文翻译与应用
- Linux系统调查工具:BashScripts脚本集合
- Kubernetes v1.20 完整二进制安装指南与脚本
- 百度地图开发java源码-KSYMediaPlayerKit_Android库更新与使用说明