Apache Flink:实时计算框架与核心特性解析
"Apache Flink是一个开源流处理框架,由Apache软件基金会开发,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink支持数据并行和流水线执行,能够处理无界和有界数据流,并且内建对迭代算法的支持。Flink的架构设计允许它在各种资源调度框架如Yarn、K8s和Mesos中部署,并能处理大规模数据,具有高效的状态持久化机制。" Apache Flink的设计理念是提供低延迟、高吞吐量的流处理能力,这得益于它的事件驱动模型和分布式数据流执行引擎。与Spark Streaming的微批次处理不同,Flink处理的是连续不断的数据流,使得它在实时计算场景中表现出色。在2019年,随着阿里巴巴Blink的开源,Flink在大数据领域的地位得到了显著提升,与Spark形成竞争态势。 (1)Flink的组件和架构 Flink的架构主要由以下几个关键组件组成: - Data Source:数据源,负责从外部系统如Kafka、RabbitMQ等获取数据流。 - Transformation:数据转换,包括过滤、映射、连接等多种操作。 - Data Sink:数据接收器,将处理后的数据输出到目标系统,如HDFS、数据库等。 - Job Manager:任务管理器,负责任务调度和状态管理。 - Task Manager:任务执行器,实际运行用户代码的节点。 Flink的核心是流处理引擎,它可以处理两种类型的数据流: - 无界流:无限且持续的数据流,需要实时处理,Flink通过检查点和保存点实现容错和恢复。 - 有界流:有限的数据集,可以一次性完全处理。 (2)Flink的状态管理和持久化 Flink的强大之处在于其状态管理和持久化机制。当内存不足以存储所有状态时,Flink能够将数据高效地写入本地磁盘。通过周期性的异步检查点,Flink确保在系统故障时可以从一致性的状态恢复。此外,支持将状态持久化到远程存储系统,如HDFS,以实现更高级别的容错。 (3)Flink的应用场景 Flink广泛应用于实时数据分析、实时ETL、复杂事件处理、实时报表生成等领域。例如,它可以实时分析日志数据,检测异常行为,或者在电商网站上实时计算销售排行。Flink的低延迟特性使其在需要快速响应的业务场景中尤为适用。 总结,Apache Flink是一个功能强大、高度可扩展的流处理框架,适合处理大规模实时数据流,并具备出色的容错和状态管理能力。随着实时计算需求的增长,Flink在大数据生态系统中的角色越来越重要。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/20432999/bgb.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/20432999/bgc.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/20432999/bgd.jpg)
剩余63页未读,继续阅读
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
- 粉丝: 387
- 资源: 78
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 计算机人脸表情动画技术发展综述
- 关系数据库的关键字搜索技术综述:模型、架构与未来趋势
- 迭代自适应逆滤波在语音情感识别中的应用
- 概念知识树在旅游领域智能分析中的应用
- 构建is-a层次与OWL本体集成:理论与算法
- 基于语义元的相似度计算方法研究:改进与有效性验证
- 网格梯度多密度聚类算法:去噪与高效聚类
- 网格服务工作流动态调度算法PGSWA研究
- 突发事件连锁反应网络模型与应急预警分析
- BA网络上的病毒营销与网站推广仿真研究
- 离散HSMM故障预测模型:有效提升系统状态预测
- 煤矿安全评价:信息融合与可拓理论的应用
- 多维度Petri网工作流模型MD_WFN:统一建模与应用研究
- 面向过程追踪的知识安全描述方法
- 基于收益的软件过程资源调度优化策略
- 多核环境下基于数据流Java的Web服务器优化实现提升性能
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)