
【多易教育】Flink教学-v4.1
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简介:
简介:【多易教育】Flink教学-v4.1课程专注于Apache Flink的大数据处理技术,涵盖流计算、批处理及SQL集成等核心内容,旨在帮助学员掌握实时数据处理能力。
Flink教程-v4.1
Apache Flink 是一个开源流处理引擎,主要用于实时大规模数据的处理。它具备高性能、低延迟、可扩展性以及灵活性与可靠性等特点,在实时数据处理、数据分析及机器学习等领域得到广泛应用。
### 1. 离线批计算与实时流式计算
Flink 支持两种主要的计算模式:批处理和流处理。
- **批处理**适用于有界数据集,其特点是全局排序、统计值汇总以及输出整体结果报表等;
- **流处理**则针对无边界的数据流动场景设计,支持动态输入并实时生成当前阶段的结果。
### 2. Flink 基本概念
Flink 是一个分布式且状态化的实时计算框架,主要使用 Java 开发但同时兼容 Scala 和 Python 编程接口。它采用统一的流处理模型,并通过引入有限数据集的概念来支持批处理任务。
### 3. Flink 运行时架构
Flink 集群结构基于主从模式(Master-Slave),包含 JobManager、TaskManager 和 Client 三个核心组件:
- **JobManager**:负责整个集群的管理和作业调度;
- **TaskManager**:执行具体的计算任务,是数据处理的实际工作单元;
- **Client**:用于提交用户编写的Flink程序到运行环境。
### 4. Flink 特性
Flink 能够应对几乎所有的流式数据应用场景,并且拥有事件驱动应用、实时分析与批数据分析等功能特性。此外,它还提供了状态管理机制、基于时间戳的数据处理能力以及对延迟和丢失消息的恢复策略等高级功能。
### 5. Flink 编程基础 API
Flink 提供了多种编程接口以适应不同的开发需求,包括但不限于 Java、Scala 和 Python 等语言。这些API设计灵活且易于扩展,支持批处理、流式数据操作以及更复杂的数据分析任务。
总之,Apache Flink 是一个强大而可靠的实时大数据处理平台,在众多领域内发挥着重要作用。
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