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举例flink在企业中应用场景
大数据处理框架有哪些
答:
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。
开源etl工具有哪些
答:
Apache Flink:虽然Flink主要是一个流处理框架,但在ETL
场景
中也有广泛的
应用
。它提供了强大的数据流处理能力,支持实时数据处理和分析。Flink提供了丰富的API和工具来支持数据的抽取、转换和加载,并且具有高性能和高可扩展性。随着大数据和实时处理需求的增长,
Flink在
ETL领域的应用也越来越广泛。这些开源ETL...
分布式计算框架有哪些
答:
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,也支持分布式计算。它主要用于深度学习领域,提供了丰富的工具和API支持多种
应用场景
。TensorFlow可以在多个节点上并行运行计算任务,从而加快模型训练和推断的速度。它支持分布式训练,并且可以与其他分布式计算框架(如Hadoop和Spark)集成。以上所述即为一些常见的分布式计算...
啥叫大数据技术啊
答:
由于MapReduce在要求短时间响应的交互式分析
场景
下表现不好,以Spark和
Flink
为代表的新计算引擎出现并广泛使用。这个阶段有三个重要变化:一是大数据业务更多转为结构化数据处理等价值密度更高的计算,所有的大数据
公司
开始在Hadoop之上打造SQL引擎或分布数据库。2012年开始到随后两年中出现20多个基于Hadoop的...
大数据平台是什么?什么时候需要大数据平台?如何建立大数据平台?_百度知...
答:
1、大数据平台目前业界也没有统一的定义,但一般情况下,使用了Hadoop、Spark、Storm、
Flink
等这些分布式的实时或者离线计算框架,建立计算集群,并在上面运行各种计算任务,这就是通常理解上的大数据平台。2、至于一家
企业
什么时候需要大数据平台,这取决于这么几方面:业务需求:业务需求引导是必须的,不能光...
Flink
读取HDFS中的xml(一)——读取XML的几种方式
答:
《
Flink
读取HDFS中的xml》 系列记录了我在(使用Flink)处理xml文件过程中遇到的问题,以及对解决办法的探索。 本系列包含以下几个部分 xml是一种标记语言,它使用标签存储数据,使用标签的属性对数据进行描述,使用标签之间的嵌套关系标识数据的分类(层级)关系。由于存储数据的同时也存储了大量关于数据的描述信息,其中通常有...
标签体系产品打造
答:
标签体系的构建主要包括以下几个维度:用户画像基础: 从基础信息出发,如用户的年龄、职业和收入(strong>基础信息),深入挖掘用户需求层次和行为频率(用户行为),以及他们对特定业务领域的偏好(业务偏好),这些都是用户画像的基石。在
场景应用
上,标签服务于特定情境,如节日促销活动(场景应用)。在统计...
传统
企业
是否需要搭建大数据团队?
答:
第二种方法是采购已有的商用平台。市面上有很多成熟的商用大数据平台,Cloudera、星环、华为、袋鼠云、亚信等等,都有对应的产品线,均
适用
于传统
企业
。以袋鼠云大数据平台产品数栈为例说明下商用大数据平台特点:1、兼容性强:基于开源Spark(离线)、
Flink
(实时)计算引擎,绑定性不强,很多企业担心被某...
区块链1.0时代有哪些实际
应用
?
答:
在大数据中使用区块链技术,大数据的技术生态百花齐放,没有哪个软件能解决所有的问题,能解决问题也是在一个范围内,即使是Spark、
Flink
等。在强调透明性、安全性的
场景
下,区块链有其用武之地。在大数据的系统上使用区块链技术,可以使得数据不能被随意添加、修改和删除,当然其时间和数据量级是有限度的...
如何建立一个完整可用的安全大数据平台
答:
与Spark相反,
Flink
是一个真正的实时流数据处理系统,它将批处理看作是流数据的特例,同Spark一样它也在尝试建立一个统一的平台运行批量,流数据,交互式作业以及机器学习,图算法等
应用
。Flink有一些设计思路是明显区别于Spark的,一个典型的
例子
是内存管理,Flink从一开始就坚持自己精确的控制内存使用并且直接操作二进制数据...
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