各種大數(shù)據(jù)框架近幾年發(fā)展得如火如荼午衰,比如Hadoop, MapReduce,Hive, Hbase, Storm, Spark, Flink, Kylin 等搓扯,各個(gè)框架的角色...
Flink程序是對(duì)數(shù)據(jù)流检痰,進(jìn)行各種分布式處理/轉(zhuǎn)換。通過sources創(chuàng)建輸入的數(shù)據(jù)流(可以讀取文件锨推,從kafka的topic讀取铅歼,或者內(nèi)存的collecitons);結(jié)果通...
Window在流式計(jì)算中很重要换可,因?yàn)椤绷鳌笔且粋€(gè)無終點(diǎn)的持續(xù)輸入椎椰,所以通過window機(jī)制來分塊,進(jìn)行聚合等各種處理 Keyed vs Non-Keyed Windows N...
Flink支持Exactly-Once級(jí)別的準(zhǔn)確行沾鳄,這是一個(gè)很高的要求慨飘,一般的高吞吐量系統(tǒng)只支持At-least-Once級(jí)別的。Lightweight Asynchrono...
一 為什么需要State存儲(chǔ) 與批計(jì)算相比译荞,State是流計(jì)算特有的瓤的,批計(jì)算的failover機(jī)制,是失敗后重新計(jì)算吞歼;流計(jì)算在大多數(shù)場(chǎng)景下是增量計(jì)算圈膏,數(shù)據(jù)逐條處理,每次計(jì)算是...
一 流計(jì)算對(duì)“批計(jì)算”的優(yōu)勢(shì): “流計(jì)算”是相對(duì)于“批計(jì)算”來的篙骡,MapReduce稽坤,Spark底層的計(jì)算方式是目前主流的“批計(jì)算”實(shí)現(xiàn)方式丈甸,很多公司在使用這種方式做大數(shù)...