Flink基础教程:流处理与批处理对比分析
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“Flink入门及实战(上)-V1.6 徐葳 八年上市互联网公司工作经验 曾任职猎豹移动担任大数据专家 曾任职某培训机构担任大数据教学总监” Apache Flink是一个强大的开源分布式数据处理框架,以其高性能、高可用性和实时性而受到广泛关注。Flink的核心特性包括对实时流处理和批处理的支持,以及原生的迭代计算能力。它主要用Java编写,但也提供了Scala API,使得开发人员可以方便地构建复杂的数据处理应用。 Flink与其它流处理框架如Storm和Spark Streaming相比,有其独特之处。Storm专注于实时流处理,而Spark Streaming则是通过微批次的方式模拟流处理,实质上仍然是基于批处理的Spark核心。Flink则打破了这种界限,提供了一个统一的执行引擎,既能处理流数据,也能处理批数据,而且在处理效率和延迟之间找到了平衡。 Flink的架构设计包括多个关键组件。它的数据处理模型允许数据在节点间实时传输,而不是等待批量处理或持久化到磁盘。这种设计使得Flink能够在保证低延迟的同时,还能实现高吞吐量。对于流处理,Flink采用了一种叫做“数据流模型”的概念,其中数据被视为无界且持续不断的数据流,而批处理则可视为有界数据流的特殊情况。 在Flink中,数据的处理流程分为Source、Transformation和Sink三个阶段。Source负责从外部系统获取数据,Transformation对数据进行各种操作,如过滤、映射、聚合等,而Sink则将处理后的结果输出到目标系统。Flink的DataStream API提供了丰富的操作符来定义这些转换。 Flink的高可用性(HA)是其另一个重要特性。通过设置standalone或YARN模式的集群,Flink可以实现作业的容错和故障恢复,确保在节点故障时,处理作业能够继续进行,不会丢失状态。 此外,Flink提供了Scala Shell和JShell(Java Shell)工具,使得开发者可以直接在命令行环境中编写和调试Flink程序,这对于学习和测试算法非常方便。 Flink是一个全面的实时大数据处理框架,它的设计理念是将流处理和批处理统一,提供高效、低延迟的数据处理能力。无论是对于实时数据分析、事件驱动的应用,还是大规模数据批处理,Flink都能提供强大支持。这份“Flink入门及实战”教程对于想要深入了解和掌握Flink的人来说,是一份非常宝贵的资料。
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