作为新一代大数据流处理框架,由于非常好的实时性,Flink独树一帜,在近些年引起了业内极大的兴趣和关注。Flink能够提供毫秒级别的延迟,同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性,还提供了丰富的时间类型...
相反,事件驱动型应用是基于状态化流处理来完成,数据和计算不会分离,应用只需访问本地(内存或磁盘)即可获取数据。系统容错性的实现依赖于定期向远程持久化存储写入 checkpoint。下图描述了传统应用和事件驱动型...
flink-jobs为基于Flink的Java应用程序提供快速集成的能力,可通过继承FlinkJobsRunner快速构建基于Java的Flink流批一体应用程序,实现异构数据库实时同步和ETL。flink-jobs提供了数据源管理模块,通过flink-jobs运行...
一.前言 二.概念 三.程序 四.运行
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...
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。
尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记01【Flink概述、Flink快速上手】
文章目录Flink 是什么为什么选择 Flink二、传统数据处理架构1.事务处理2. 分析处理流处理的演变1.有状态的流式处理2.lambda 架构3. FlinkFlink 的主要特点1.事件驱动(Event-driven)2.基于流的世界观3.分层APIFlink...
Flink是现在最为流行的数据流处理引擎之一,被广泛应用于大数据领域中的实时数据处理、分布式计算、批量数据处理、流与批的混合处理等各个方面。Flink的灵活性、高可用性和可扩展性都得到了业内的高度评价,因此得到...