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Flink的定位是#xff1a;Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎#xff0c;如图所示#xff0c;用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境运行#xff0c;以内存执行速度和任意规模来执行计算。 Flink 框架处理流程应用场景
1、电… 简介
Flink的定位是Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎如图所示用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境运行以内存执行速度和任意规模来执行计算。
Flink 框架处理流程应用场景
1、电商和市场营销
举例实时数据报表、广告投放、实时推荐在电商行业中网站点击量是统计 PV、UV 的重要来源也是如今“流量经济”的最主要数据指标。很多公司的营销策略比如广告的投放也是基于点击量来决定的。另外在网站上提供给用户的实时推荐往往也是基于当前用户的点击行为做出的。我们需要的是直接处理数据流而 Flink 就可以做到这一点。 2、物联网IOT举例传感器实时数据采集和显示、实时报警交通运输业物联网是流数据被普遍应用的领域。各种传感器不停获得测量数据并将它们以流的形式传输至数据中心。而数据中心会将数据处理分析之后得到运行状态或者报警信息实时地显示在监控屏幕上。所以在物联网中低延迟的数据传输和处理以及准确的数据分析通常很关键。 3、物流配送和服务业 举例订单状态实时更新、通知信息推送在很多服务型应用中都会涉及订单状态的更新和通知的推送。这些信息基于事件触发 不均匀地连续不断生成处理之后需要及时传递给用户。这也是非常典型的数据流的处理。 4、银行和金融业 举例实时结算和通知推送实时检测异常行为银行和金融业是另一个典型的应用行业。在全球化经济中能够提供 24 小时服务变得越来越重要。现在交易和报表都会快速准确地生成我们跨行转账也可以做到瞬间到账还可以接到实时的推送通知。这就需要我们能够实时处理数据流。 特性总结 核心特性 高吞吐和低延迟。每秒处理数百万个事件毫秒级延迟。结果的准确性。Flink提供了事件时间event-time和处理时间processing-time语义。对于乱序事件流事件时间语义仍然能够提供一致且准确的结果。精准一次exactly-once的状态一致性保证。可以连接到常见的存储系统。如kafka、es、jdbc和分布式文件系统如HDFS等。高可用。本身高可用的设置加上与k8sYARN等的紧密集成在加上从故障中快速恢复和动态扩展任务的能力Flink能做到以极少的时间提供7*24小时全天候运行。能够更新应用程序代码并将作业迁移到不同的flink集群而不会丢失应用程序的状态。分层API
