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大数据框架—Flink与Beam
Flink概述 Flink是Apache的一个顶级项目，Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。 目前Flink支持如下框架： Apache Kafka (sink/source) Elasticsearch 1.x / 2.x / 5.x (sink) HDFS (sink) RabbitMQ ( ： 老的三驾马车：GFS、MapReduce、BigTable 新的三驾马车：Dremel、Pregel、Caffeine 我们都知道，Hadoop生态圈内的几个框架都源于Google老的三驾马车，而一些新的框架实现也是部分源于 所以现在市面上的大数据相关框架很多，框架多就会导致编程规范多、处理模式不一致，而我们希望有一个工具能够统一这些编程模型，因此，Beam就诞生了。 不需要为不同的引擎开发不同的代码，这就是Beam框架的最主要的设计目的之一。
2.9K20发布于 2020-09-23 - 来自专栏SAMshare
BigData | 优秀的流处理框架 Flink
Index Flink核心模型介绍 Flink的架构介绍 Flink与Spark的异同之处 ? Flink核心模型介绍 Apache Flink就是其中的翘楚，它采用了基于操作符（operator）的连续流模型，可以做到微秒的延迟。 Flink最核心的数据结构是Stream，它代表一个运行在多个分区上的并行流，它没有边界，随着时间的增长而不断变化，而且它是逐条进行操作的，每当有新数据进行就会被执行，这也是Flink低延迟的根本。 Flink的架构介绍 Flink的架构如下图所示： ? 图来自极客时间 同样的，这架构也是大致分成4层：存储层、部署层、核心处理引擎层、high-level的API和库。 Flink与Spark的异同之处 Flink的诞生总是有原因的，简单来说因为它统一了批处理和流处理，并且对于实时计算可以实现微秒级别的输出。
1.2K10发布于 2019-07-08 - 来自专栏小赵Java总结
关于Flink框架窗口（window）函数最全解析
Flink中窗口（Window）就是来处理无界限的数据流的，将无线的数据流切割成为有限流，然后将切割后的有限流数据分发到指定有限大小的桶中进行分析计算。 窗口类型 Flink中的窗口类型有两种：时间窗口（Time Window）、计数窗口（Count Window）。 间隔定义了非活跃周期的长度，当这个非活跃周期产生，那么当前的 session 将关闭并且后续的元素将被分配到新的 session 窗口中去 Window API使用 窗口分配器window() 在flink Flink 提供了通用的 WindowAssigner：滚动窗口（tumbling window）、滑动窗口（sliding window）、 会话窗口（session window）、全局窗口（global .countWindow(10,2) 窗口函数 Flink中定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作，主要可以分为两类：增量聚合函数、全窗口函数。
2.2K20编辑于 2022-12-01 - 来自专栏CSDN技术头条
大数据“重磅炸弹”：实时计算框架 Flink
然后将离线计算与实时计算进行了对比，批处理与流处理进行对比，离线计算的特点与实时计算的特点，加上我自己的调研结果，归纳了实时计算的四种使用场景，提出了使用实时计算时要面临的挑战，因为各种需求，也就造就了现在出现不断的实时计算框架 ，接着看了下市场上所有的实时框架，但是因为这类对比的文章网上比较多，因此我只介绍了 Flink 的特性和其 API。 通过这篇文章的学习，你可以知道实时计算有哪些场景，你的公司这些场景是不是也可以换成 Flink 来做？同时也知道了实时计算与离线计算的区别，并初步认识了一下这个好玩好用的实时计算框架——Flink。
1.9K20发布于 2019-05-14 - 来自专栏小赵Java总结
聊聊Flink框架中的状态管理机制
Flink中的状态 Flink中的状态有一个任务进行专门维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态。大多数的情况下我们可以将Flink中状态理解为一个本地变量，存储在内存中。 状态自始至终是与特定的算子相关联的，在flink中需要进行状态的注册。 （此图来源于网络） Flink框架中有两种类型的状态：算子状态、键控状态。接下来我们具体的聊聊这两种状态。 注意：算子状态不能由相同或不同算子的另一个子任务访问 （此图来源于网络） Flink 为算子状态提供三种基本数据结构： 列表状态 将状态表示为一组数据的列表。 Flink 为每个 key 维护一个状态实例，并将具有相同键的所有数据，都分区到同一个算子任务中，这个任务会维护和处理这个 key 对应的状态。 （此图来源于网络） Flink 为键控状态提供三种基本数据结构： 值状态 将状态表示为单个的值。
74640编辑于 2022-12-01 - 来自专栏小赵Java总结
主流实时流处理计算框架Flink初体验
2022 年 5 月 1 日 百思不得小赵 点此进入博客主页 —— 新时代的农民工 —— 换一种思维逻辑去看待这个世界 概述 Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架 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。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。 百度百科 Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。Flink 被设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存中的速度和任何规模执行计算。 Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架。 特点 低延时实时流处理 代码编写简单 Flink 已经是最近几代通用大数据框架之一，相对一系列老前辈来说应用广泛、使用简单。 支持大型、复杂的状态处理 允许有数百 GB 以上的状态存储。
1.5K20编辑于 2022-12-01 - 来自专栏小赵Java总结
Flink框架中的时间语义和Watermark（数据标记）
接下来让我们来看看在Flink框架中，对时间不同的概念。 Flink框架中有三个时间的语义：事件时间（Event Time ）、摄入时间（Ingestion Time）、系统处理时间（Processing Time）。 它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。 Ingestion Time：数据进入 Flink 的时间。 在Flink流处理真实场景中，大部分的业务需求都会使用事件时间语义，但还是以具体的业务需求择选不同的时间语义。 ，相当于Flink接收到的数据的先后顺序不是按照时间的事件时间顺序排列进行的。
1.3K20编辑于 2022-12-01 - 来自专栏IT派
流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比
背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。 为深入熟悉了解 Flink 框架，验证其稳定性和可靠性，评估其实时处理性能，识别该体系中的缺点，找到其性能瓶颈并进行优化，给用户提供最适合的实时计算引擎，我们以实践经验丰富的 Storm 框架作为对照， 进行了一系列实验测试 Flink 框架的性能，计算 Flink 作为确保“至少一次”和“恰好一次”语义的实时计算框架时对资源的消耗，为实时计算平台资源规划、框架选择、性能调优等决策及 Flink 平台的建设提出建议并提供数据支持 Flink 与 Storm 两个框架对比： ? Flink 在满吞吐时的延迟约为 Storm 的一半，且随着 QPS 逐渐增大，Flink 在延迟上的优势开始体现出来。 综上可得，Flink 框架本身性能优于 Storm。
1.2K00发布于 2018-07-30 - 来自专栏大数据开发
大数据开发：Hadoop、Spark、Flink三大框架对比
目前来说，大数据领域最为活跃的三个计算框架，当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中，表现各有优势，因此也常常被拿来做比较。 今天我们也来做个Hadoop对比，看看Hadoop、Spark、Flink三大框架，各自的优势劣势如何。 Flink：Flink是真正的流引擎，使用流来处理工作负载，包括流，SQL，微批处理和批处理。 Flink：Flink采用连续流式流传输模型，实时对数据进行处理，而不会在收集数据或处理数据时出现任何延迟。 作为主流的三大处理框架，这三者在大数据领域都有着自己的优势和劣势，因此最好的方案就是将各自的优势结合起来，实现更高效率地完成大数据处理任务。
3.7K30发布于 2021-06-07 - 来自专栏JAVA开发专栏
Flink CDC 新一代数据集成框架
Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力 ，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。 作为新一代的数据集成框架，Flink CDC希望解决的问题很简单：成为数据从源头连接到数据仓库的管道，屏蔽过程中的一切复杂问题，让用户专注于数据分析，但是为了让数据集成变得简单，其中的难点仍然很多，比如说百亿数据如何高效入湖入仓 Flink CDC依托强大的Flink SQL流式计算能力，可以非常方便对数据进行加工。Apache Flink的一个组件具有非常灵活的水平扩展能力。 Flink提供了changelog-json format，可以使changelog数据写入到离线数据仓库(Hive)；对于消息队列Kafka，Flink支持通过changelog的upset-kafka
1.8K82编辑于 2022-11-24 - 来自专栏平凡文摘
流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比
背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。 为深入熟悉了解 Flink 框架，验证其稳定性和可靠性，评估其实时处理性能，识别该体系中的缺点，找到其性能瓶颈并进行优化，给用户提供最适合的实时计算引擎，我们以实践经验丰富的 Storm 框架作为对照 ，进行了一系列实验测试 Flink 框架的性能，计算 Flink 作为确保“至少一次”和“恰好一次”语义的实时计算框架时对资源的消耗，为实时计算平台资源规划、框架选择、性能调优等决策及 Flink Flink 在窗口支持上的功能比 Storm 更加强大，API 更加完善，但是我们同时也想了解在窗口统计这个常用场景下两个框架的性能。 Flink 在满吞吐时的延迟约为 Storm 的一半，且随着 QPS 逐渐增大，Flink 在延迟上的优势开始体现出来。 综上可得，Flink 框架本身性能优于 Storm。
1.7K30发布于 2018-07-03 - 来自专栏JAVA开发专栏
Flink CDC 新一代数据集成框架
Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力 作为新一代的数据集成框架，Flink CDC希望解决的问题很简单：成为数据从源头连接到数据仓库的管道，屏蔽过程中的一切复杂问题，让用户专注于数据分析，但是为了让数据集成变得简单，其中的难点仍然很多，比如说百亿数据如何高效入湖入仓 Flink CDC依托强大的Flink SQL流式计算能力，可以非常方便对数据进行加工。Apache Flink的一个组件具有非常灵活的水平扩展能力。 方案二、Debezium + Kafka + Flink Sql+存储系统 Flink Sql具备结息Kafka 中debezium-json和canal-json格式的binlog能力，具体的框架如下 方案三、Flink CDC +JDBBC Connector 通过Flink CDC Connector替换Debezium+Kafka的数据采集模块，实现Flink Sql采集+计算+传输（ETL
3.6K31编辑于 2022-12-15 - 来自专栏精讲JAVA
流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比
背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。 为深入熟悉了解 Flink 框架，验证其稳定性和可靠性，评估其实时处理性能，识别该体系中的缺点，找到其性能瓶颈并进行优化，给用户提供最适合的实时计算引擎，我们以实践经验丰富的 Storm 框架作为对照 ，进行了一系列实验测试 Flink 框架的性能，计算 Flink 作为确保“至少一次”和“恰好一次”语义的实时计算框架时对资源的消耗，为实时计算平台资源规划、框架选择、性能调优等决策及 Flink Flink 在窗口支持上的功能比 Storm 更加强大，API 更加完善，但是我们同时也想了解在窗口统计这个常用场景下两个框架的性能。 Flink 在满吞吐时的延迟约为 Storm 的一半，且随着 QPS 逐渐增大，Flink 在延迟上的优势开始体现出来。 综上可得，Flink 框架本身性能优于 Storm。
1.5K90发布于 2018-01-30 - 来自专栏Lansonli技术博客
大数据Flink进阶（四）：Flink应用场景以及其他实时计算框架对比
Flink应用场景以及其他实时计算框架对比一、Flink应用场景在实际生产的过程中，大量数据在不断地产生，例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数 据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等 二、其他实时计算框架对比根据前文描述我们知道Flink主要处理的是流数据，针对的是实时计算领域，在Flink之前，大数据实时领域中还有Storm、SparkStreaming。 Storm是比较早的流式计算框架，后来又出现了SparkStreaming，为了支持SQL Spark后期又推出StructuredStreamig，现在又出现了Flink这种优秀的实时计算框架，那么这几种计算框架到底有什么区别呢 下面我们从不同角度来对比下三个实时计算框架：产品模型APISQL支持EventTime保证次数容错机制状态管理延时吞吐StormNative(数据进入立即处理)组合式API(基础API)早期不支持后期版本支持早期不支持后期版本支持 吞吐量：Storm的吞吐量其实也不低，只是相对于其他几个框架而言较低；SparkStreaming、StructuredStreaming和Flink的吞吐量是比较高的。
4.2K71编辑于 2023-03-18 - 来自专栏alexzhang
【Flink】Flink环境搭建
Flink安装1.1 下载地址Flink版本列表：https://archive.apache.org/dist/flink/最新版1.12.0下载地址：https://archive.apache.org /dist/flink/flink-1.12.0/flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz1.2 安装Flink下载1.12.0版本：wget https://archive.apache.org /dist/flink/flink-1.12.0/flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz1解压下载下来的压缩包：tar -xzf flink-1.12.0-bin-scala_2.12 Flink示例运行2.1 批处理例子使用flink自带的word count程序实现单词计数，如果不输入任何参数（输入文件路径和输出文件路径），则使用程序内置的数据：[root@localhost flink /bin/flink run .
1.5K20编辑于 2022-09-02 - 来自专栏知了一笑
实时计算框架：Flink集群搭建与运行机制
一、Flink概述 1、基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。 Flink不仅可以运行在包括YARN、Mesos、Kubernetes在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署。在启用高可用选项的情况下，它不存在单点失效问题。 ? mv flink-1.7.0 flink1.7 2、集群配置 管理节点 [root@hop01 opt]# cd /opt/flink1.7/conf [root@hop01 conf]# vim flink-conf.yaml 3、启动与停止 /opt/flink1.7/bin/start-cluster.sh /opt/flink1.7/bin/stop-cluster.sh 启动日志： [root@hop01 conf] <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java
69330发布于 2021-05-27 - 来自专栏挖掘大数据
干货：流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比
本文主要介绍当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架flink与storm的性能对比，希望对你有所帮助。 1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。 为深入熟悉了解 Flink 框架，验证其稳定性和可靠性，评估其实时处理性能，识别该体系中的缺点，找到其性能瓶颈并进行优化，给用户提供最适合的实时计算引擎，我们以实践经验丰富的 Storm 框架作为对照， 进行了一系列实验测试 Flink 框架的性能，计算 Flink 作为确保“至少一次”和“恰好一次”语义的实时计算框架时对资源的消耗，为实时计算平台资源规划、框架选择、性能调优等决策及 Flink 平台的建设提出建议并提供数据支持 Flink 与 Storm 两个框架对比： 2.
3.6K23发布于 2017-12-25 - 来自专栏码的一手好代码
Flink学习——Flink概述
介绍了下Flink的架构、组件以及组件的相关功能 Flink概述 1.Flink架构 ? 2.Flink组件 Flink工作原理 Job Managers、Task Managers、客户端（Clients） ? Flink程序需要提交给Client。 JobManagers 和 TaskManagers 有多种启动方式：直接在机器上启动（该集群称为 standalone cluster），在容器或资源管理框架，如 YARN 或 Mesos，中启动。 Slot的个数就代表了一个Flink程序的最高并行度，简化了性能调优的过程 允许多个Task共享Slot，提升了资源利用率 默认情况下，Flink 允许 subtasks 共享 slots，即使它们是不同 参考 Flink 基本工作原理 分布式运行时环境
2K20发布于 2020-02-13 - 来自专栏大数据进阶
flink(12)-flink on yarn
flink yarn flink on yarn有两种模式，分别是session cluster和per job session cluster session cluster是一个long running 的模式，先拉起一个flink集群，然后大家向这个集群提交任务 集群启动的脚本如下 bin/yarn-session.sh -n4 -jm1024 -tm 4096 -s 2 任务运行模式 同步和异步 主要体现命令的区别在如下 同步 bin/flink run -c mainClass /path/to/user/jar 异步 bin/flink run -d -c mainClass /path/to/user/jar per job per job，是每个任务对应一个集群，每次提交的时候会单独拉一个集群起来，任务run的命令如下 同步 bin/flink run -m yarn-cluster -d -c mainClass /path/to/user/jar 异步 bin/flink run -d -m yarn-cluster -d -c mainClass /path/to/user/jar
99820发布于 2020-04-24 - 来自专栏码的一手好代码
Flink学习——Flink编程结构
介绍了Flink的程序结构 Flink程序结构 概述 任何程序都是需要有输入、处理、输出。 那么Flink同样也是，Flink专业术语对应Source，map，Sink。而在进行这些操作前，需要根据需求初始化运行环境 执行环境 Flink 执行模式分为两种，一个是流处理、另一个是批处理。 再选择好执行模式后，为了开始编写Flink程序，需要根据需求创建一个执行环境。 否则，如果正在执行JAR，则Flink集群管理器将以分布式方式执行该程序。 Sink DataSet Data Sink 参考 Flink程序结构
1.5K10发布于 2020-02-13
腾讯云开发者
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