flink(flink k8s)

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flink流处理特点

1、Flink 是一个流处理框架flink,支持流处理和批处理,特点是流处理有限,可容错,可扩展,高吞吐,低延迟。

2、Java Apache Flink是一个开源的分布式,高性能,高可用,准确的流处理框架。支持实时流处理和批处理。

3、Flink从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来flink:Flink是完全支持流处理,也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的flink; 批处理被作为一种特殊的流处理,只是它的输入数据流被定义为有界的。

4、Flink实现flink了流批一体化模式,实现按照事件处理和无序处理两种形式,基于内存计算。强大高效的反压机制和内存管理,基于轻量级分布式快照checkpoint机制,从而自动实现了Exactly-Once一致性语义。

5、Flink在德语中是快速和灵敏的意思 ,用来体现流式数据处理速度快和灵活性强等特点。

6、Flink特点:批流统一。支持高吞吐、低延迟高性能的流处理,支持有状态计算的Exactly-Once语义。支持高度灵活的窗口操作,如基于事件时间,基于会话时间,基于处理时间等。支持Backpressure功能的持续流模型。

Flink架构、原理

1、整个Flink的架构体系可以分为三层flink:Deployment层flink: 该层主要涉及了Flink的部署模式flink,Flink支持多种部署模式:本地、集群(Standalone/YARN)flink,云(GCE/EC2),Kubernetes等。

2、Flink采用Master-Slave架构,其中JobManager作为集群Master节点,主要负责任务协调和资源分配,TaskWorker作为Salve节点,用于执行流task。除了JobManager和TaskManager,还有一个重要的角色就是Client。

3、Kappa架构中会对一切进行流处理,借此对模型进行简化,而这一切是在最近流处理引擎逐渐成熟后才可行的。流处理模型Flink的流处理模型在处理传入数据时会将每一项视作真正的数据流。Flink提供的DataStream API可用于处理无尽的数据流。

4、整个flink的架构简单的说是 中心控制(jobManager)+ 多点分布执行(taskManager)弹性的资源分配主要来自于taskManager的有效管理和配置。在启动flink 之前,在核心的配置文件里面,需要指定两个参数。

5、实时数据的接入其实在底层架构是一样的,就是从kafka那边开始不一样,实时用flink的UDTF进行解析,而离线是定时(目前是小时级)用camus拉到HDFS,然后定时load HDFS的数据到hive表里面去,这样来实现离线数据的接入。

6、Spark Streaming、Flink 的做法都是基于 checkpoint 机制对 Master 节点的状态进行备份,异常发生时需要基于上一次的状态备份进行恢复。

Flink是什么意思

1、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。

2、TLINK物联网是深圳市模拟科技有限公司面向物联网产品的开放平台,Flink在德语中是快速和灵敏的意思,用来体现流式数据处理器速度快和灵活性强等特点。

3、Flink在进行集合的迭代转换时可以是循环或是迭代计算处理。flink的流式处理的是真正的流处理。流式数据一旦进入就实时进行处理,这就允许流数据灵活地在操作窗口。

flink是什么意思

1、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。

2、TLINK物联网是深圳市模拟科技有限公司面向物联网产品的开放平台,Flink在德语中是快速和灵敏的意思,用来体现流式数据处理器速度快和灵活性强等特点。

3、Flink在进行集合的迭代转换时可以是循环或是迭代计算处理。flink的流式处理的是真正的流处理。流式数据一旦进入就实时进行处理,这就允许流数据灵活地在操作窗口。

4、Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。

flink的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于flink k8s、flink的信息别忘了在本站进行查找喔。

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