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  • Hadoop, MapReduce,Hive, HBase, Storm, Spark, Flink, Kylin等大數(shù)據(jù)框架的角色和關(guān)系

    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, Kylin 等,各個(gè)框架的角色...

  • Flink編程基礎(chǔ)/基本框架

    Flink程序是對(duì)數(shù)據(jù)流,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,從kafka的topic讀取,或者內(nèi)存的collecitons);結(jié)果通...

  • Flink的window機(jī)制

    Window在流式計(jì)算中很重要,因?yàn)椤绷鳌笔且粋€(gè)無終點(diǎn)的持續(xù)輸入,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的可靠性保證 – CheckPoint機(jī)制

    Flink支持Exactly-Once級(jí)別的準(zhǔn)確行,這是一個(gè)很高的要求,一般的高吞吐量系統(tǒng)只支持At-least-Once級(jí)別的。Lightweight Asynchrono...

  • Flink的可靠性保證 - 狀態(tài)存儲(chǔ)

    一 為什么需要State存儲(chǔ) 與批計(jì)算相比,State是流計(jì)算特有的,批計(jì)算的failover機(jī)制,是失敗后重新計(jì)算;流計(jì)算在大多數(shù)場(chǎng)景下是增量計(jì)算,數(shù)據(jù)逐條處理,每次計(jì)算是...

  • Flink流式計(jì)算里的時(shí)間和watermark機(jī)制

    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,MapReduce,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,很多公司在使用這種方式做大數(shù)...

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