發(fā)簡信
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各種大數(shù)據(jù)框架近幾年發(fā)展得如火如荼，比如Hadoop, MapReduce,Hive, Hbase, Storm, Spark, Flink, ...
Flink程序是對數(shù)據(jù)流，進行各種分布式處理/轉換。通過sources創(chuàng)建輸入的數(shù)據(jù)流(可以讀取文件，從kafka的topic讀取，或者內(nèi)存的c...
Window在流式計算中很重要，因為”流”是一個無終點的持續(xù)輸入，所以通過window機制來分塊，進行聚合等各種處理 Keyed vs Non-...
Flink支持Exactly-Once級別的準確行，這是一個很高的要求，一般的高吞吐量系統(tǒng)只支持At-least-Once級別的。Lightwe...
一 為什么需要State存儲 與批計算相比，State是流計算特有的，批計算的failover機制，是失敗后重新計算；流計算在大多數(shù)場景下是增量...
一 流計算對“批計算”的優(yōu)勢： “流計算”是相對于“批計算”來的，MapReduce，Spark底層的計算方式是目前主流的“批計算”實現(xiàn)方式...