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2020-07-13 00:00:00 数据 专区 支持 窗口 容错

前言

作为一个程序员大家都应该知道现在Flink里面是比较吃香的。Flink源的分布式流式处理框架不仅提供准确的结果，甚至在出现无序或者延迟加载的数据的情况下。Flink状态化的容错的，同时在维护一次完整的的应用状态时，能无缝修复错误。在大规模运行，在上千个节点运行时有很好的吞吐量和低延迟。

Flink简介

  • Flink是一个针对流数据和批数据的分布式引擎，主要由 java 代码实现
  • 运行速度比Spark更快，计算量越大，性能优势更明显
  • 真正的流计算，就像Storm一样，同时也支持批处理
  • 比Spark更轻量级的容错
  • 支持 scala和 Java API

相比Flink、Spark、Storm

Flink生态圈

看到这张图可以看出

  • 支持Java和Scala API
  • 支持Table（SQL）
  • 支持图操作（Flink Gelly）
  • 支持机器学习（Flink ML）
  • 支持将Flink程序部署到YARN

怎么学习Flink大纲

有很多的小白不知道怎么去学习Flink，走了不少的盲区，下面是小编整理的大纲，希望对大家有用！

Flink基本概念和编程模型

Flink程序的基础构建模块是流(streams)与转换(transformations),每一个数据流都起始于一个或多个source,并且终止于一个或多个sink。

时间窗口:

流上的聚合需要由窗口来划定范围,比如"计算过去的5分钟"或者"后的100个元素的和"。窗口通常被区分为不同的类型,比如滚动窗口(没有重叠),滑动窗口(有重叠),以及会话窗口(由不活动的间隙所打断)

如图:

Flink知识点

下面是小编整理的一些关于Flink的知识点，希望大家能够喜欢。

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