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大数据Flink概述

标签：   flink  java  scala

     目录1 Flink概述1.1 框架版本1.2 编程语言2 实时即未来3 富二代Flink4 Flink官方介绍5 Flink组件栈6 Flink基石7 Flink用武之地7.1 Event-driven Applications【事件驱动】7.2 Data Analytics Applications【数据分析...

     ​这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有Hadoop、Storm，以及后来的Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark...

     普通的实时计算优先考虑时效性，所以从数据源采集经过实时计算直接得到结果。如此做时效性更好，但是弊端是由于计算过程中的中间结果没有沉淀下来，所以当面对大量实时需求的时候，计算的复用性较差，开发成本随着...

     1. Flink 的特点 Flink 具有高吞吐、低延时、高性能的特点 支持基于时间语义、窗口及状态编程 同时还具备了 checkpoint 和 savepoint 的功能 2. Flink 和 SparkStreaming 的对比 Flink支持实时流处理，而 Spark...

     Flink是一个对有界和无界数据流进行有状态计算的分布式处理引擎和框架，既可以处理有界的批量数据集，也可以处理无界的实时流数据，为批处理和流处理提供了统一编程模型，其代码主要由 Java 实现，部分代码由 Scala...

     Flink核心技术及原理前言Flink简介统一的批处理与流处理Flink流处理的容错机制 前言 Apache Flink（简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的...

     大数据不仅仅是数据的“大量化”，而是包含“快速化”、“多样化”和“价值化”等多重属性。两大核心技术：分布式存储和分布式处理大数据计算模式大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低等特点。

     一、数据核心原理——从“流程”核心转变为“数据”核心 大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，...

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