Flink原理与代码实例讲解
1. 背景介绍
1.1 大数据处理的挑战
在当今大数据时代,海量数据的实时处理和分析已成为企业的迫切需求。传统的批处理框架如Hadoop MapReduce难以满足实时性要求,而Storm等流处理框架虽然实时性较好,但表现力和容错性不足。
1.2 Flink的诞生
Apache Flink是一个开源的分布式流处理和批处理框架,由德国柏林工业大学的研究人员发起。Flink在实时性、高吞吐、容错性等方面具有独特优势,逐渐成为大数据处理领域的新星。
1.3 Flink的发展历程
- 2009年,Flink前身Stratosphere项目启动
- 2014年,Stratosphere捐献给Apache基金会,更名为Flink
- 2015年,Flink正式成为Apache顶级项目
- 2019年,阿里巴巴宣布开源基于Flink的Blink平台
- 2021年,Flink 1.14发布,引入全新的批流一体引擎
2. 核心概念与联系
2.1 数据流(DataStream)
Flink以数据流作为核心抽象,数据流是一个分布式数据集,可以包含重复数据。
2.2 转换(Transformation)
转换操作定义了数据流之间的计算逻辑,如map、filter、reduce等。
2.3 时间(Time)
Flink支持事件时间(Event Time)、处理时间(Processing Time)和摄取时间(Ingestion Time)三种时间语义。
2.4 状态(
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/139787034
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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