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flink应用场景
Flink系列之
Flink的应用场景
(一)
答:
而
flink
就是目前为止的最佳答案。 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...
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...
大数据处理框架有哪些
答:
Storm是一个分布式实时计算系统,适用于处理大数据流的应用场景
。它可以实时地对数据进行处理和分析,并且具有良好的可扩展性和容错性。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...
大数据框架有哪些
答:
Kafka是一个分布式流处理平台,主要用于构建实时数据流管道和应用
。它提供了高吞吐量、可扩展性和容错性,允许发布和订阅记录流。Kafka常用于实时日志收集、消息传递等场景,与Hadoop和Spark等大数据框架结合使用,可以实现高效的数据处理和分析流程。Flink Apache Flink是一个用于处理实时大数据和流数据的框架,...
大数据处理工具有哪些
答:
Apache
Kafka是一个分布式流处理平台,用于构建实时数据流管道和应用
。它可以处理和分析来自各种来源的实时数据流,包括机器数据、用户行为跟踪等。Kafka提供了高吞吐量的数据管道,允许发布和订阅记录流,并且可以容错和持久化。它常用于实时大数据处理场景。4. Flink Flink是另一个强大的大数据处理工具,用于...
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(...
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:
Flink最初推出阿里巴巴只有几百台服务器,现在已经达到上万台服务器,在全球屈指可数; 状态数据:基于Flink,内部积累的状态数据已经是PB规模; 事件:如今,每天在
Flink的
计算平台上处理的数据超过万亿条; PS:高峰期每秒可承担超过4.72亿次访问,最典型的
应用场景
是阿里巴巴双11的大屏; 弗林克的发展之路 接下来,从开源技术...
转载:阿里巴巴为什么选择
Apache Flink
?
答:
PS: 在峰值期间可以承担每秒超过4.72亿次的访问,最典型的
应用场景
是阿里巴巴双11大屏;
Flink的
发展之路 接下来从开源技术的角度,来谈一谈
Apache Flink
是如何诞生的,它是如何成长的?以及在成长的这个关键的时间点阿里是如何进入的?并对它做出了那些贡献和支持? Flink诞生于欧洲的一个大数据研究项目StratoSphere。该项...
Apache Flink
是什么?
答:
主要在于
flink
在设计event time处理模型上比较优秀:watermark的计算实时性高,输出延迟低,而且接受迟到数据没有spark那么受限。另外,
Flink
提供的window programming模型非常的灵活,不但支持spark、storm没有的session window,而且只要实现其提供的WindowAssigner、Trigger、Evictor就能创造出符合自身业务逻辑的...
数据仓库各层该如何设计数据模型?
答:
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、数据看板、业务监控和接口服务。实时数仓的建设目标清晰,旨在处理实时数据,而非历史记录,以应对业务的即时变化。滴滴顺风车的实时数仓案例便是一个成功的实践,...
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