一、Standalone方式 二、yarn方式
原创
2021-07-13 17:12:40
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Flink集群部署的方式有以下几种，在本文中主要介绍Flink on yarn： Yarn Mesos Docker/Kubernetes Standalone 参考： https://www.slideshare.net/tillrohrmann/redesigning-apache-flinks
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2020-06-01 00:18:00
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文章目录Flink Windowwindow原理与分类基于时间的Time Window基于计数的Count Windowwindow api1）滚动时间窗口2）滑动时间窗口3）会话窗口4）滚动计数窗口5）滑动计数窗口6）全量窗口7）简写方式8）WindowAssigner9）开窗函数（window function）10）案例：自定义数据源，每10秒钟统计一下窗口内所有输入数据的最大值Flink
Flink 基础 Flink特性流式计算是大数据计算的痛点，第1代实时计算引擎Storm对Exactly O
原创
2021-07-26 10:27:41
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Flink是一个低延迟、高吞吐的实时计算引擎，其利用分布式一致性快照实现检查点容错机制，并实现了更好的状态管理，Flink可在毫秒级的延迟下处理上亿次/秒的消息或者事件，同时提供了一个Exactly-once的一致性语义，保证了数据的正确性
原创
2022-06-16 15:36:31
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Flink 基础 Flink特性流式计算是大数据计算的痛点，第1代实时计算引擎Storm....
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2022-12-01 14:17:43
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Flink 基本工作原理Flink流计算编程–状态与检查点 （五颗星）Flink原理与实现：详解Flink中的状态管理Flink 原理与实现：Window 机制
原创
2023-05-11 15:32:27
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# Flink深度学习实现指南
## 1. 简介
在本文中，我将指导你如何使用Flink实现深度学习模型。深度学习是一种机器学习技术，可以用于解决图像分类、自然语言处理和推荐系统等问题。Flink是一个分布式数据流处理引擎，可以处理实时和批处理数据。
## 2. 实施步骤
以下是实现Flink深度学习的步骤：
步骤 | 说明
--- | ---
1. 数据准备 | 准备数据集，并进行预处
原创
2023-08-25 13:25:14
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文章目录前言一、创建项目1.1 使用Git创建仓库1.2 创建maven工程二、批处理2.1 统计单词频次2.2 代码实现2.3 打印输出三、流处理3.1 读取文件3.2 读取文本流总结 前言通过第一篇Flink简介我们对Flink有了基本的了解，接下来我们进行实操上手写代码。Flink底层是Java编写的，并为开发者提供了完整的Java和Scala API。本文编写Flink项目环境及工具：J
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2023-09-05 15:11:54
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目录（1）迭代计算分类与原理（2）全量迭代计算详解（2.1）案例分析（2.2）案例实战（3）增量迭代计算详解 （1）迭代计算分类与原理迭代计算在批量数据处理过程中的应用非常广泛，如常用的机器学习算法Kmeans、逻辑回归，以及图形计算等，都会用到迭代计算。DataSet API对迭代计算功能的支持相对比较完善，在性能上比较其他分布式计算框架也具有非常高的优势。目前Flink中的迭代计算种类有两种
Apache Flink 是一个支持有状态的计算的框架，它可以用来处理有边界的数据流和无边界的数据流。Flink 提供了多种不同抽象级别的API，并且提供对于常见的用例提供专用的函数库。 一、为流式应用构建好的模块可以构建的并且被流式处理框架执行的应用类型是由框架是怎么来控制流、状态和事件来决定的。下面，我们将描述这些流式处理应用的构建块（building blocks），并且解释fli
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2023-09-05 23:09:55
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大数据技术之Flink1. Flink是什么？1.1 Flink在企业中的应用1.2 Flink的应用场景1.3 为什么选择Flink1.4 数据处理框架的演变1.4.1 有状态的流式处理1.4.2 lamdba架构1.4.3 kappa架构1.5 流处理的应用场景1.5.1 事件驱动型应用1.5.2 数据分析型应用1.5.3 数据管道型应用1.6 Flink的分层api1.7 Flink VS
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2023-11-12 23:14:16
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Flink基础学习Flink基础学习1.Flink简介1.1flink的引入1.2什么是Flink?1.3Flink流处理计算的特性1.4Flink的四大基石1.5批处理与流处理2.Flink的架构体系2.1Flink中的角色2.2无界数据流与有界数据流2.3Flink数据流编程模型2.4Flink支持的库3.Flink集群搭建3.1Standalone集群搭建3.2Standalone-HA集
Flink 基础
Flink特性
流式计算是大数据计算的痛点，第1代实时计算引擎Storm对Exactly Once 语义和窗口支持较弱，使用的场景有限且无法支持高吞吐计算；Spark Streaming 采用“微批处理”模拟流计算，在窗口设置很小的场景中有性能瓶颈，Spark 本身也在尝试连续执行模式（Continuous Processing），但进展缓慢。
Flink是一个低延迟、
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2021-01-07 07:06:00
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Flink起源于一个叫作Stratosphere的项目，它是由3所地处柏林的大学和欧洲其他一些大学在2010-2014年共同进行的研究项目，
1.我们通常将数据分成无界数据集和有界数据集。在我们的生活当中，只要还在持续不断的产生或者变化，这样的数据集我们都说它是无界数据集。2.我们通常将计算方式分成两种：第一种是实时的，我们也称之为流式处理第二种是离线的，我们也称之为批处理这个两种计算方式在某种意义上是可以相互替代的，只是选择是否最佳的问题。例如我们可以不停的调用批处理任务来处理流式的数据，也可以通过调整流处理的窗口时间来实现批处理。F
原创
2023-06-07 09:40:22
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都言：“光说不练假把式”，但个人觉得打牢基础是非常必要的！适当通过 ”理论 + 实践 “ 的结合，
原创
2022-11-03 14:48:48
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OpenGauss 是一个开源的关系型数据库管理系统，由华为开源并捐赠给 openGauss 社区。以下是对 OpenGauss 数据库的技术总结：OpenGauss 简介 起源: 华为基于 PostgreSQL 研发，专为 OLTP 场景优化。 开源: 开源社区版，支持社区贡献和商业友好的许可证。 OpenGauss 核心特性 高性能: 优化的 SQL 引擎和执行计划，提供快速的数据处理能力。
Flink的检查点算法Flink检查点算法的正式名称是异步分界线快照(asynchronous barrier snapshotting)。该算法大致基于Chandy-Lamport分布式快照算法。Flink检查点的核心作用是确保状态正确，即使遇到程序中断，也要正确。记住这一基本点之后，我们用一个例子来看检查点是如何运行的。Flink为用户提供了用来定义状态的工具。例如，以下这个Scala程序按照
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2023-10-17 04:53:03
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反压机制Flink在1.5版本之前是基于TCP的流量控制和反压的。 缺点：一个TaskManager执行的一个Task触发反压，该TaskManager和上游TaskManager的Socket就不能传输数据，从而影响到其他Task，也会影响到Barrier的流动，导致作业雪崩。在1.5版本之后，Flink是基于信用值的流量控制和反压的，接收端会给发送端授予一定信用值，发送端一但接受到信用通知，就
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2023-07-18 13:15:36
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