sparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架。除了扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理Spark除了一站式的特点之外，另外一个最重要的特点，就是基于内存进行计算，从而让它的速度可以达到MapReduce、Hive的数倍甚至数十倍！
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2023-07-11 17:04:25
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# 了解Spark生态
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架。它提供了高效的数据处理能力，支持各种数据处理任务，如批处理、实时流处理、机器学习和图计算等。Spark生态系统包括多个组件，用于不同的数据处理需求。在本文中，我们将深入了解Spark生态系统及其各个组件。
## Spark生态系统组件
Spark生态系统包括以下几个重要的组件：
- **Spark
概 况Spark 是最活跃的 Apache 项目之一。从 2014 年左右开始得到广泛关注。Spark 的开源社区一度达到上千的活跃贡献者。最主要推动者是 Databricks，由最初的 Spark 创造者们成立的公司。今年 6 月的 Spark+AI 峰会参加人数超过 4000。 Spark 因为在引擎方面比 MapReduce 全面占优，经过几年发展和 Hadoop 生态结合较好，已经被广
原创
2021-04-03 11:34:50
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前文对 Spark 和 Flink 的引擎做了对比。对用户来说引擎并不是考虑数据产品的唯一方面。开发和运维相关的工具和环境，技术支持，社区等等，对能不能在引擎上面做出东西来都很重要。这些构成了一个产品的生态。可以说引擎决定了功能和性能的极限，而生态能让这些能力真正发挥出作用。
原创
2019-04-28 18:06:18
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问题导读1.窗口是什么时候开始创建的？2.窗口删除是什么时候？3.如何延迟窗口删除？4.Keyed和Non-Keyed Windows有什么不同？5.在所有的窗口中，哪一个窗口是不基于时间的？前面介绍了窗口的一些操作，这里介绍窗口的一些机制。Windows是处理无界流的核心。 Windows将流拆分为有限大小的“桶”，我们可以在其上应用计算。 本文介绍窗口生命周期、Keyed和Non-Keyed
概况Flink 也是 Apache 顶级项目，创始者们成立了 Data Artisans。社区规模还无法和
原创
2022-01-04 09:43:11
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MapReduce给用户提供了简单的编程接口，用户只需要按照接口编写串行版本的代码，Hadoop框架会自动把程序运行到很多机器组成的集群上，并能处理某些机器在运行过程中出现故障的情况。然而，在MapReduce程序运行过程中，中间结果会写入磁盘，而且很多应用需要多个MapReduce任务来完成，任务之间的数据也要通过磁盘来交换，没有充分利用机器的内存。为此，美国加州大学伯克利分校的 AMPLa
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2024-01-24 13:53:43
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hadoop 生态概况
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图为hadoop的生态系统:HDFS（Hadoop分布式文件系统）
源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，
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2023-07-12 11:57:33
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Spark的技术生态 Spark的技术生态包含了各种丰富的组件，而不同的组件提供了不同功能，以适应不同场景。 Spark core spark core包含Spark的基本功能，定义了RDD的API以及以此为基础的其他动作。Spark的其他库都构建在RDD和Spark Core之上。 Spark S
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2022-09-05 16:28:57
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总结Flink SQL如何实现状态清0Flink State的TTLFlink的Timer机制Flink 的topN实现Flink 反压导致checkpoint不成功Flink写入HBase如果网络断了如何保证数据全部写入Kafka消息积压如何处理spark处理不过来如何处理Flink的底层是什么Flink 流任务忽然中断如何查看Flink如何保证EOSSpark如何保证EOS流处理和批处理的结
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2023-08-29 10:53:50
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Spark系统中，其核心框架是spark core，同时涵盖支持结构化数据SQL查询与分析的查询引擎Spark SQL和shark，提供机器学习功能的系统MLbase及底层的分布式机器学习库MLlib，并行图计算框架GraphX、流计算框架SparkStreaming。采样近似计算查询引擎BlinkDB、内存分布式文件系统Tachyon、资源管理框架等子项目。如下图所示：
下面对生态圈中的各
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2023-11-19 17:25:38
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文章目录作者出处什么是 WindowTime WindowCount WindowSession Window剖析 Window APIWindow 的实现源码分析Count Window 实现Time Window 实现Session Window 实现Session Window in Flink底层实现源码分析总结参考资料
Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例
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2024-01-26 06:44:56
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Flink特点：重要特点：1.1事件驱动型，是具有状态的应用，从事件流中提取数据，并根据时间来触发计算、更新状态或其他操作。SparkStreaming就是为批次处理，这是与Flink的最大区别。 1.2.流与批的世界观：其中，批处理的特点是，有界、持久、大量，数据是一个批次一个批次的来，通常用于T+1模式。流处理的特点，无界、实时，数据是一条一条的来，通常用于T+0的模式。在Spark中,一切都
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2023-08-18 16:40:18
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一. 概述 大数据生态圈大多数技术都是master-slave架构，Spark、Storm、Flink无一例外都是这种架构，Spark是目前批计算的主流，Flink目前逐渐取代Storm成为了流式计算的主流，Storm逐渐被市场淘汰，但是不得不说Storm也是一个非常优秀的流式计算框架，其实时性非常好。 在分布式计算框架中，角色即进程，任务通常是以线程的形式跑在计算层的JVM进程中，但是每个框架中
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2023-07-26 11:03:57
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本文目录0 初识Flink1 运行时环境2 基本算子介绍3 扩展sink算子4 多流操作5 并行度相关概念6 时间语义、WaterMark、窗口7 Flink状态8 CheckPoint机制9 容错机制10 Flink分布式部署 0 初识Flink批计算vs流式计算?明确一点,对比两种计算方式本质就是区别两种流(有界流和无界流);批计算输入的是有界流即处理前为完成的数据集,因此输出得到的就是最终
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2023-07-11 17:03:55
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本文首先介绍了Spark和Flink的发展背景、基本架构及其设计特点，然后从数据模型、状态处理和编程模型3个角度进行比较优势和限制，最后介绍Spark和Flink的最新发展。 本篇文章属于阿里巴巴Flink系列文章之一。当提及大数据时，我们无法忽视流式计算的重要性，它能够完成强大的实时分析。而说起流式计算，我们也无法忽视最强大的数据处理引擎：Spark和Flink。Apache Spa
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2023-10-01 16:41:53
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最近被Spark和Flink的内存管理搞吐了，所以专门整理一下??Spark的内存管理Spark1.6版本之后引入的统一内存管理机制，与静态内存管理机制的区别在于存储内存和执行内存共享同一块空间，可以动态占用对方的空闲区域，统一内存管理的堆内结构如图所示，统一内存管理的堆外内存结构如下图所示：其中最重要的优化在于动态占用机制，其规则如下：设定基本的存储内存和执行内存区域（Spark.storage
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2023-11-06 23:00:33
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流处理的几个流派在流式计算领域，同一套系统需要同时兼具容错和高性能其实非常难，同时它也是衡量和选择一个系统的标准。4.2Flink VS Spark 之 APISpark与Flink API pk如下所示： Spark与Flink 对开发语言的支持如下所示：Flink VS Spark 之 ConnectorsSpark 支持的Connectors如下所示： Flink支持的C
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2023-07-26 10:56:43
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2018和2019年是大数据领域蓬勃发展的两年，自2019年伊始，实时流计算技术开始步入普通开发者视线，各大公司都在不遗余力地试用新的流计算框架，实时流计算引擎Spark Streaming、Kafka Streaming、Beam和Flink持续火爆。最近Spark社区，来自Databricks、NVIDIA、Google以及阿里巴巴的工程师们正在为Apache Spark 3.0添
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2023-07-26 13:38:14
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Flink带头大哥 02-1522:46 在流式计算领域，同一套系统需要同时兼具容错和高性能其实非常难，同时它也是衡量和选择一个系统的标准。在这个领域，Flink和Spark无疑是彼此非常强劲的对手。 1. Flink VS Spark 之 API Spark与Flink API情况如下： Spark与Flink 对开发语言的支持如下所示： 2. Flink VS Spark 之
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2023-11-08 18:15:18
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