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Flink 術(shù)語(yǔ)表
Checkpoint Storagecheckpoint期間State Backend存儲(chǔ)snapshot的地方，JobManager的Java...
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Flink Architecture1. Flink 集群組成 Flink 運(yùn)行時(shí)主要由兩部分構(gòu)成（圖中橘色部分）： JobManager TaskManager JobManag...
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Timely Stream Processing
Timely Stream Processing只是在Stateful Stream Processing上增加了時(shí)間的處理，可用于做特定時(shí)間段...
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Stateful Streaming Processing
1. 什么是State 有時(shí)候除了一次處理一個(gè)event, 我們也想記錄處理多個(gè)event的信息，這個(gè)時(shí)候的操作就是stateful有狀態(tài)的。 ...
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Fault Tolerance1. State Backend Flink管理的state存儲(chǔ)在state backend里。一種是RocksDB, 一種是JVM heap....
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Event-Driven Applications
1. ProcessFunctions ProcessFunction能夠同時(shí)處理timers和state，這也是創(chuàng)建event-driven ...
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Streaming Analytics1. Event Time and Watermarks Flink 支持三種time模式：event time: 事件發(fā)生的時(shí)間ingesti...
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Data Pipelines & ETL
Flink一個(gè)最常見(jiàn)的use case就是做ETL。 1. Stateless Transformation 無(wú)狀態(tài)的轉(zhuǎn)換最基礎(chǔ)的操作就是map...
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DataStream API介紹1. 什么樣的數(shù)據(jù)可以流化 對(duì)于Java和Scala來(lái)說(shuō)，凡是可以被序列化的對(duì)象都可以流化。Flink自己的序列化器可以用于： 基本數(shù)據(jù)類型：S...