建设银行招聘官方网站,学校网站管理,最好加盟网站建设,通辽做家教的网站一 Flink概念
1.1 Flink的概念
Flink是一个框架和分布式处理引擎#xff0c;用于对无界和有解数据流进行状态计算。如下图所示#xff1a; 1.2 Flink的应用场景 1.3 Flink的目标
1.高吞吐量 2.低延迟 3#xff0c;结果的准确性和良好的容错性。
1.4 Flink与spark的区别…一 Flink概念
1.1 Flink的概念
Flink是一个框架和分布式处理引擎用于对无界和有解数据流进行状态计算。如下图所示 1.2 Flink的应用场景 1.3 Flink的目标
1.高吞吐量 2.低延迟 3结果的准确性和良好的容错性。
1.4 Flink与spark的区别联系
Spark 和 Flink 可以说目前是各擅胜场批处理领 域 Spark 称王而在流处理方面 Flink 当仁不让。1.数据模型上sprak采用RDD模型spark streaming的Dstream实际上就是一组组小批数据RDD的集合。2.flink的基本数据类型是数据流。工作中需要从 Spark 和 Flink 这两个主流框架中选择一个来进行实时流处理我们 更加推荐使用 Flink主要的原因有 ⚫ Flink 的延迟是毫秒级别而 Spark Streaming 的延迟是秒级延迟。 ⚫ Flink 提供了严格的精确一次性语义保证。 ⚫ Flink 的窗口 API 更加灵活、语义更丰富。 ⚫ Flink 提供事件时间语义可以正确处理延迟数据。 ⚫ Flink 提供了更加灵活的对状态编程的 API
