今天給各位分享大數(shù)據(jù)流式數(shù)據(jù)處理框架flink的知識(shí)，其中也會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)流式數(shù)據(jù)處理架構(gòu)進(jìn)行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問(wèn)題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開(kāi)始吧！

本文目錄一覽：

• 1、大數(shù)據(jù)處理框架有哪些
• 2、flink和spark對(duì)比
• 3、flink算子是什么意思?
• 4、下面哪些是flink架構(gòu)的組成部分
• 5、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)框架有哪些
• 6、為什么Flink會(huì)成為下一代大數(shù)據(jù)處理框架的標(biāo)準(zhǔn)

大數(shù)據(jù)處理框架有哪些

1、僅批處理框架：Apache Hadoop – 特點(diǎn)：適用于對(duì)時(shí)間要求不高的非常大規(guī)模數(shù)據(jù)集，通過(guò)MapReduce進(jìn)行批處理。- 優(yōu)勢(shì)：可處理海量數(shù)據(jù)，成本低，擴(kuò)展性強(qiáng)。- 局限：速度相對(duì)較慢，依賴持久存儲(chǔ)，學(xué)習(xí)曲線陡峭。

2、Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式計(jì)算，并開(kāi)發(fā)了 HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和 HBase（數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)），以滿足大數(shù)據(jù)的處理需求。它的開(kāi)源性質(zhì)使其成為分布式計(jì)算領(lǐng)域的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中國(guó)的百度、阿里巴巴等知名互聯(lián)網(wǎng)公司廣泛***用。

3、大數(shù)據(jù)計(jì)算框架有：批處理計(jì)算框架、流式計(jì)算框架、圖計(jì)算框架、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算框架、深度學(xué)習(xí)計(jì)算框架。批處理計(jì)算框架 適用于對(duì)大規(guī)模的離線數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。典型的批處理計(jì)算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式計(jì)算框架 適用于實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)處理連續(xù)的數(shù)據(jù)流。

4、Dubbo Dubbo是阿里巴巴開(kāi)源的一個(gè)分布式服務(wù)框架，致力于提供高性能、透明化的RPC遠(yuǎn)程服務(wù)調(diào)用方案，以及SOA服務(wù)治理方案。其核心部分包括：遠(yuǎn)程通訊、集群容錯(cuò)和高可用性、自動(dòng)發(fā)現(xiàn)。遠(yuǎn)程通訊提供對(duì)多種基于長(zhǎng)連接的NIO框架抽象封裝，包括多種線程模型、序列化，以及“請(qǐng)求-響應(yīng)”模式的信息交換方式。

5、批處理 批處理是大數(shù)據(jù)處理傍邊的遍及需求，批處理主要操作大容量靜態(tài)數(shù)據(jù)集，并在核算進(jìn)程完成后返回成果。鑒于這樣的處理模式，批處理有個(gè)明顯的缺點(diǎn)，便是面對(duì)大規(guī)模的數(shù)據(jù)，在核算處理的功率上，不盡如人意。

6、大數(shù)據(jù)有哪些框架的回答如下：大數(shù)據(jù)處理和分析是一個(gè)復(fù)雜而龐大的領(lǐng)域，涉及到了眾多的技術(shù)和工具。下面列舉了一些在大數(shù)據(jù)處理和分析中常用的框架：Hadoop：Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算框架，主要包括兩個(gè)核心組件：分布式文件系統(tǒng)HDFS和MapReduce。HDFS為海量數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，MapReduce為海量數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。

flink和spark對(duì)比

1、技術(shù)理念不同：Spark的技術(shù)理念是使用微批來(lái)模擬流的計(jì)算，基于Micro-batch，數(shù)據(jù)流以時(shí)間為單位被切分為一個(gè)個(gè)批次，通過(guò)分布式數(shù)據(jù)集RDD進(jìn)行批量處理，是一種偽實(shí)時(shí)。而Flink是基于***驅(qū)動(dòng)，它是一個(gè)面向流的處理框架， Flink基于每個(gè)***一行一行地流式處理，是真正的流式計(jì)算。

2、Spark在SQL上的優(yōu)化，尤其是DataFrame到DataSet其實(shí)是借鑒的Flink的。Flink最初一開(kāi)始對(duì)SQL支持得就更好。Spark的cache in memory在Flink中是由框架自己判斷的，而不是用戶來(lái)指定的，因?yàn)镕link對(duì)數(shù)據(jù)的處理不像Spark以RDD為單位，就是一種細(xì)粒度的處理，對(duì)內(nèi)存的規(guī)劃更好。

3、下圖是flink***給出的和storm的latency對(duì)比benchmark。storm可以達(dá)到平均5毫秒以內(nèi)的latency，而flink的平均latency也在30毫秒以內(nèi)。兩者的99%的data都在55毫秒latency內(nèi)處理完成，表現(xiàn)都很優(yōu)秀。

4、相比HadoopMapReduce，Spark的***消耗更大，可能會(huì)對(duì)需要在同一時(shí)間使用集群的其他任務(wù)產(chǎn)生影響。從本質(zhì)來(lái)看，Spark更不適合與Hadoop堆棧的其他組件共存一處?？偨Y(jié)Spark是多樣化工作負(fù)載處理任務(wù)的最佳選擇。Spark批處理能力以更高內(nèi)存占用為代價(jià)提供了無(wú)與倫比的速度優(yōu)勢(shì)。

5、Flink處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的方式跟Spark Streaming也很相似，也是將流數(shù)據(jù)分段后，一小批一小批地處理。流處理算是Flink里的“一等公民”，F(xiàn)link對(duì)流處理的支持也更加完善，它可以對(duì)數(shù)據(jù)流執(zhí)行window操作，將數(shù)據(jù)流切分到一個(gè)一個(gè)的window里，進(jìn)而進(jìn)行計(jì)算。Storm的主要特點(diǎn)如下所示：簡(jiǎn)單的編程模型。

6、與上文Spark的輸出端Exactly-Once一致性上實(shí)現(xiàn)類似，除了目標(biāo)源需要滿足一定條件以外，F(xiàn)link內(nèi)置的二階段提交機(jī)制也變相實(shí)現(xiàn)了事務(wù)一致性。**支持冪等寫入、事務(wù)寫入機(jī)制（二階段提交）這一塊和上文Spark的冪寫入特性內(nèi)容一致，即相同Key/ID 更新寫入，數(shù)據(jù)不變。

flink算子是什么意思?

Flink算子是Apache Flink分布式計(jì)算框架的核心組成部分之一，它是指將數(shù)據(jù)流進(jìn)行操作和轉(zhuǎn)形的函數(shù)。在Flink中，數(shù)據(jù)流是由多個(gè)數(shù)據(jù)元素組成的，這些數(shù)據(jù)元素隨時(shí)間而變化，也可以通過(guò)算子操作實(shí)現(xiàn)批處理。

與批處理不同，這些聚合函數(shù)是對(duì)流數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)，流數(shù)據(jù)是依次進(jìn)入Flink的，聚合操作是對(duì)之前流入的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)聚合。sum算子的功能對(duì)該字段進(jìn)行加和，并將結(jié)果保存在該字段上。min操作無(wú)法確定其他字段的數(shù)值。max算子對(duì)該字段求最大值，并將結(jié)果保存在該字段上。對(duì)于其他字段，該操作并不能保證其數(shù)值。

Flink是一個(gè)基于流計(jì)算的分布式引擎，以前的名字叫stratosphere，從2010年開(kāi)始在德國(guó)一所大學(xué)里發(fā)起，也是有好幾年的 歷史 了，2014年來(lái)借鑒了社區(qū)其它一些項(xiàng)目的理念，快速發(fā)展并且進(jìn)入了Apache頂級(jí)孵化器，后來(lái)更名為Flink。Flink在德語(yǔ)中是快速和靈敏的意思 ，用來(lái)體現(xiàn)流式數(shù)據(jù)處理速度快和靈活性強(qiáng)等特點(diǎn)。

下面哪些是flink架構(gòu)的組成部分

Flink 是一個(gè)開(kāi)源的分布式流處理框架，它由以下幾個(gè)組成部分：Flink 運(yùn)行時(shí)：負(fù)責(zé)管理 Flink 應(yīng)用程序的執(zhí)行，包括任務(wù)調(diào)度、***管理、容錯(cuò)等。Flink 庫(kù)：提供各種功能，如數(shù)據(jù)流處理、批處理、圖算法、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

Flink也是典型的master-sl***e分布式架構(gòu)。Flink的運(yùn)行時(shí)，由兩種類型的進(jìn)程組成：Client： Client不是運(yùn)行時(shí)和程序執(zhí)行的一部分，它是用來(lái)準(zhǔn)備和提交數(shù)據(jù)流到JobManagers。之后，可以斷開(kāi)連接或者保持連接以獲取任務(wù)的狀態(tài)信息。當(dāng) Flink 集群?jiǎn)?dòng)后，首先會(huì)啟動(dòng)一個(gè) JobManger 和一個(gè)或多個(gè)的 TaskManager。

Flink***用Master-Sl***e架構(gòu)，其中JobManager作為集群Master節(jié)點(diǎn)，主要負(fù)責(zé)任務(wù)協(xié)調(diào)和***分配，TaskWorker作為Salve節(jié)點(diǎn)，用于執(zhí)行流task。除了JobManager和TaskManager，還有一個(gè)重要的角色就是Client。Client雖然不是Flink Cluster 運(yùn)行態(tài)的一部分，但也是Flink重要組件之一，用來(lái)提交流任務(wù)。

Flink程序是由Stream和Transformation這兩個(gè)基本構(gòu)建塊組成，其中Stream是一個(gè)中間結(jié)果數(shù)據(jù)，而Transformation是一個(gè)操作，它對(duì)一個(gè)或多個(gè)輸入Stream進(jìn)行計(jì)算處理，輸出一個(gè)或多個(gè)結(jié)果Stream。 Flink程序被執(zhí)行的時(shí)候，它會(huì)被映射為Streaming Dataflow。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)框架有哪些

Dubbo Dubbo是阿里巴巴開(kāi)源的一個(gè)分布式服務(wù)框架，致力于提供高性能、透明化的RPC遠(yuǎn)程服務(wù)調(diào)用方案，以及SOA服務(wù)治理方案。其核心部分包括：遠(yuǎn)程通訊、集群容錯(cuò)和高可用性、自動(dòng)發(fā)現(xiàn)。遠(yuǎn)程通訊提供對(duì)多種基于長(zhǎng)連接的NIO框架抽象封裝，包括多種線程模型、序列化，以及“請(qǐng)求-響應(yīng)”模式的信息交換方式。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)框架有多種，以下是一些常見(jiàn)的框架： Hadoop Hadoop是一個(gè)開(kāi)源的大數(shù)據(jù)處理框架，主要用于處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它提供了分布式文件系統(tǒng)和MapReduce編程模型，可以處理海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算需求。Hadoop的分布式架構(gòu)使得它能夠處理數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)的集群環(huán)境，廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理和分析領(lǐng)域。

Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式計(jì)算，并開(kāi)發(fā)了 HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和 HBase（數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)），以滿足大數(shù)據(jù)的處理需求。它的開(kāi)源性質(zhì)使其成為分布式計(jì)算領(lǐng)域的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中國(guó)的百度、阿里巴巴等知名互聯(lián)網(wǎng)公司廣泛***用。

為什么Flink會(huì)成為下一代大數(shù)據(jù)處理框架的標(biāo)準(zhǔn)

眾多優(yōu)秀的特性，使得Flink成為開(kāi)源大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理框架中的一顆新星，隨著國(guó)內(nèi)社區(qū)不斷推動(dòng)， 越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)公司開(kāi)始選擇使用Flink作為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的技術(shù) ，在將來(lái)不久的時(shí)間內(nèi)，F(xiàn)link也將會(huì)成為企業(yè)內(nèi)部主流的數(shù)據(jù)處理框架，最終成為下一代大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理框架的標(biāo)準(zhǔn)。

Flink是一個(gè)低延遲、高吞吐、統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎。在阿里巴巴的生產(chǎn)環(huán)境中，F(xiàn)link的計(jì)算平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)的延遲情況下，每秒鐘處理上億次的消息或者***。同時(shí)Flink提供了一個(gè)Exactly-once的一致性語(yǔ)義。保證了數(shù)據(jù)的正確性。這樣就使得Flink大數(shù)據(jù)引擎可以提供金融級(jí)的數(shù)據(jù)處理能力。

高吞吐量和低延遲：Flink 框架能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)流，并且具有高吞吐量和低延遲的特性。這意味著它可以處理大量的數(shù)據(jù)，并且可以在很短的時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)處理任務(wù)。 流處理和批處理：Flink 框架支持流處理和批處理兩種模式。

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