自己设计好的网站怎么设置访问,中壹建设工程有限公司官方网站,宁夏交通建设质监局官方网站,平面设计师的网站官方参考资料#xff1a;Apache Flink — Stateful Computations over Data Streams | Apache Flink
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一、Flink概述
定义#xff1a;Fli…官方参考资料Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams | Apache Flink
Flink是一个分布式流处理和批处理计算框架具有高性能、容错性和灵活性。以下是关于Flink技术的详细介绍
一、Flink概述
定义Flink是一个开源的流处理框架最初由柏林工业大学的研究人员开发并在2014年成为Apache软件基金会的一个顶级项目。其核心目标是在数据流上进行有状态的计算。基本数据模型Flink的基本数据模型是数据流。流可以是无边界的无限流即一般意义上的流处理也可以是有边界的有限流即批处理。因此Flink用一套架构同时支持了流处理和批处理。应用场景Flink广泛应用于金融、电信、电子商务等领域用于实时数据分析、监控、事件处理等场景。
二、Flink的特点
实时流处理Flink专为实时数据处理设计能够以极低的延迟处理无界数据流。高吞吐和低延迟Flink能够每秒处理数百万个事件具有毫秒级的延迟。容错性Flink提供了强大的容错机制能够在节点故障时保证数据处理的一致性和准确性。可伸缩性Flink设计为高度可伸缩可以从单个应用扩展到数千个核心。状态管理Flink支持有状态的计算能够基于之前数据的计算结果状态进行后续计算提高了计算效率。丰富的API和连接器Flink提供了多种编程API如DataStream API、Table API和SQL API和连接器可以方便地与各种数据源和存储系统进行集成。支持多种编程语言虽然Flink主要是用Java编写的但它也支持Scala、Python等其他编程语言。
三、Flink的核心架构
Flink采用分层的架构设计自上而下分别是API Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层
API Libraries层主要提供了编程API和顶层类库。编程API包括用于流处理的DataStream API和用于批处理的DataSet API。顶层类库包括用于复杂事件处理的库、用于结构化数据查询的SQL Table库以及基于批处理的机器学习库和图形处理库。Runtime核心层是Flink分布式计算框架的核心实现层包括作业转换、任务调度、资源分配、任务执行等功能。基于这一层的实现可以在流式引擎下同时运行流处理程序和批处理程序。物理部署层用于支持在不同平台上部署应用。Flink不仅可以运行在包括YARN、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。
四、Flink的核心组件
Flink的核心架构中包含两个重要角色JobManager和TaskManager它们构成了一个典型的Master-Slave架构。
JobManagerFlink集群的主节点负责接收和处理用户提交的作业。具体职责包括解析和验证用户提交的作业、生成执行计划、将作业图分发给TaskManager、协调任务的调度和执行、管理作业的状态和元数据信息等。TaskManagerFlink集群的工作节点负责执行具体的任务。每个TaskManager可以运行多个任务子任务每个子任务运行在一个单独的线程中共享TaskManager的资源。具体职责包括接收并执行JobManager分配的任务、负责任务的数据处理、状态管理、故障恢复等操作以及将处理结果返回给JobManager。
五、Flink的关键特性
Checkpoint机制Flink实现了分布式一致性的快照从而提供了exactly-once的语义。这意味着在发生故障时Flink可以确保数据处理的一致性和准确性。Watermark机制Flink实现了watermark的机制解决了基于事件时间处理时的数据乱序和数据迟到的问题。窗口函数Flink提供了一套开箱即用的窗口操作包括滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等还支持非常灵活的自定义窗口以满足特殊业务的需求。
六、Flink的发展历史
Stratosphere项目Flink最初被称为Stratosphere是一个旨在开发下一代大数据分析平台的研究项目。Apache孵化器2014年3月Flink作为Stratosphere的一个分支以版本v0.9的身份成为Apache孵化器项目。Apache顶级项目同年12月Flink被接受为Apache的顶级项目并在2015年发布了第一个版本v0.9.1。功能扩展随着大数据和实时数据处理需求的增长Flink在其后续版本中加入了对流式处理的支持并引入了许多扩展功能如复杂事件处理、图计算、机器学习等。阿里巴巴的Blink2015年阿里巴巴开始尝试使用Flink并基于此构建了Blink计算平台。2019年1月阿里云宣布将Blink开源给Apache Flink社区之后Blink的代码被逐步合并到Flink的主分支上成为Flink的一部分。
七、Flink的未来展望
随着大数据和实时数据处理需求的不断增长Flink将继续在实时数据处理和分析领域发挥重要作用。预计在未来Flink将不断引入新的功能和优化以提供更强大的数据处理能力和更好的用户体验。 综上所述Flink是一个功能强大、灵活且高效的分布式流处理和批处理计算框架具有广泛的应用前景和发展潜力。
