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举例flink在企业中应用场景
Flink系列之
Flink的应用场景
(一)
答:
我们在选择一个新的技术框架的时候,首先考虑的是他的
应用场景
,再牛逼的框架没有应用场景也是一无是处,当然牛逼的框架大多都是基于某一个或者某一类应用场景而产生,而
flink
主要应用于以下三个场景: 1.事件驱动型应用 2.数据分析型应用 3.数据管道 ETL 什么是事情驱动型应用? 定义:事件驱动型应用是一类具有...
现在
企业
里用企业里用的比较多的大数据框架是什么?主要是哪些业务
场景
...
答:
主流的大数据框架,Hadoop、Spark普遍,然后
Flink
也越来越流行。
应用
在大数据平台的etl辅助过程。随着汽车市场逐步饱和,竞争加剧,车企希望通过拥抱大数据实现精细化经营,领先一步。但是大数据化的过程并非一蹴而就,也不是简单的大数据技术选择,更应该看成一个
企业
级系统工程。本文结合大数据项目实践和行业理...
Flink
介绍-《Fink原理、实战与性能优化》
答:
Flink通过轻量级分布式快照机制实现容错,同时利用Save Points技术避免数据丢失,
为实时推荐、欺诈检测和数仓分析等关键应用场景提供了强大支持
。Flink的架构设计精巧,分为API&Libraries、Runtime核心和物理部署三层。API层提供了DataStream和DataSet API,让用户可以方便地进行高级或基础的数据处理。Runtime核心则是...
阿里巴巴是用的什么服务器阿里巴巴是用的什么服务器的
答:
最后我们决定在阿里成立Flink分
公司
,对Flink进行大量的修改和改进,以适应阿里巴巴的超大型业务
场景
。在这个过程中,我们团队不仅改进和优化了
Flink的
性能和稳定性,还在核心架构和功能上做了大量的创新和改进,并贡献给了社区,比如:Flink全新的分布式架构、增量式检查点机制、基于信用的网络流量控制机制和流式SQL。阿里巴巴对...
为什么
Flink
会成为下一代大数据处理框架的标准
答:
内存管理是每套计算框架需要重点考虑的领域,尤其对于计算量比较大的计算
场景
,数据在内存中该如何进行管理,针对内存管理这块,
Flink
实现了自身管理内存的机制,尽可能减少Full GC对系统的影响。 另外通过自定义序列化/反序列化方法将所有的对象转换成二进制在内存中存储,降低数据存储的大小,更加有效的对内存空间进行利用,降...
flink
窗口的种类及详述
答:
应用场景
:周期内累计PV,UV指标(如每天累计到当前这一分钟的PV,UV)。这类指标是一段周期内的累计状态,对分析师来说更具统计分析价值,而且几乎所有的复合指标都是基于此类指标的统计(不然离线为啥都要累计一天的数据,而不要一分钟累计的数据呢)。实际案例:每天的截止当前分钟的累计money(sum(...
flink
框架是什么
答:
在实践中,Apache Flink 广泛
应用
于大数据分析和机器学习等领域。它能够处理各种类型的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据。Flink 框架的优势在于它能够快速、高效地处理大规模数据集,并且具有可扩展性和高可用性等特点。这些特点使得
Flink 在
许多
企业
和研究机构中成为首选的数据处理框架。
数据仓库各层该如何设计数据模型?
答:
数据仓库各层次设计:实时处理与高效分析 在现代商业环境中,
企业
对实时数据的需求日益迫切,传统离线数据仓库的时效性已无法满足决策者即时的需求(T+1)。随着实时计算框架的成熟,如Apache Storm、Spark Streaming和
Flink
,实时数仓的建设不仅解决了离线数仓的不足,还扩展了
应用场景
,涵盖实时OLAP分析、数据...
大数据处理框架有哪些
答:
Flink
是一个开源的大数据处理框架,它支持批处理和流处理的混合负载。Flink提供了数据并行处理和状态管理等功能,
适用
于各种大数据处理
场景
。除了上述框架外,还有其他一些大数据处理框架,如Kafka、HBase等。这些框架各有特点,适用于不同的大数据处理需求。在实际
应用
中,可以根据具体场景选择合适的框架来处理...
大数据处理工具有哪些
答:
Flink
是另一个强大的大数据处理工具,用于流处理和批处理。它提供了高性能的数据流处理能力,并支持实时分析和机器学习的集成。Flink也提供了高度的可扩展性和容错性,能够适应不同的
应用场景
和数据规模。除了上述工具外,还有更多的大数据处理工具如Hive、Storm等。这些工具在大数据处理过程中各司其职,提供...
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