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Apache Flink:快速灵活的分布式流处理框架详解
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更新于2024-07-15
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本资源是关于大数据领域中Flink技术的详细介绍,由尚硅谷提供的一份教程PDF,涵盖了Flink的基础知识和核心特性。Flink起源于2010年至2014年的Stratosphere项目,该项目最终被Apache软件基金会采纳,成为顶级项目。Flink的名字源于德语,象征着快速和灵巧,其标志是一只可爱的带有红色尾巴的松鼠,寓意着Apache风格。 Flink的设计目标是构建一个高效、灵活且可靠的分布式流处理框架,适用于实时和有状态的数据流计算。其重要特点是: 1. 事件驱动型(Event-driven):Flink支持事件驱动的应用,能够基于事件流进行数据处理,如Kafka消息队列中的应用,它能实时响应到来的事件并进行相应的计算或状态更新。 2. 流与批处理的区别:Flink与传统的批处理(如Spark Streaming的微批次处理)有着显著不同。批处理通常处理的是有界的、持久的数据集,适合离线分析和统计;而Flink专注于无界的实时流处理,它针对每个数据项独立进行操作,而非整个数据集。 Flink的优势在于它的内存执行速度和适应大规模集群的能力,可以在各种常见的集群环境下运行,提供近乎实时的处理性能。此外,作为开源框架,Flink具有高度的灵活性和可扩展性,使得开发者可以构建高性能的流处理应用程序。 学习这份教程,读者将能够深入理解Flink的工作原理,掌握如何设计和实现高效的流处理系统,以及如何在实际项目中利用Flink进行实时数据分析。欲了解更多关于Java、大数据、前端、Python和人工智能的资料,可访问尚硅谷官网获取更多资源。
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