2024年9月Apache Flink是什么？flink组件擅长什么
⑴ApacheFlink是什么？flink组件擅长什么
⑵ApacheFlink是什么
⑶Flink其实就是ApacheFlink，是一款业内非常火的大数据产品，由Apache软件基金会开发，核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。ApacheFlink是个旨在提供‘一站式’的分布式开源数据处理框架。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。虽然，spark和storm的计算框架非常成熟，但是Flink仍然占据了一席之地。主要在于flink在设计eventtime处理模型上比较优秀：watermark的计算实时性高，输出延迟低，而且接受迟到数据没有spark那么受限。另外，Flink提供的windowprogramming模型非常的灵活，不但支持spark、storm没有的sessionwindow，而且只要实现其提供的WindowAssigner、Trigger、Evictor就能创造出符合自身业务逻辑的window，flink可谓功能非常强大。
⑷flink组件擅长什么
⑸Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无限制和有限制的数据进行有状态的计算。Flink被设计为可在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。Flink擅长处理无边界和有界的数据集。对事件和状态的精确控制使Flink的运行时能够在无限制的流上运行任何类型的应用程序。有界流由专门为固定大小的数据集设计的算法和数据结构在内部进行处理，从而产生出色的性能。部署Flink应用程序时，Flink会根据应用程序配置的并行性自动识别所需的资源，并向资源管理器请求它们。如果发生故障，Flink会通过请求新资源来替换发生故障的容器。提交或控制应用程序的所有通信均通过REST调用进行。简化了Flink在许多环境中的集成。Flink旨在运行任何规模的有状态流应用程序。将应用程序并行化可能在集群中分布并同时执行的数千个任务。因此，应用程序几乎可以利用无限数量的CPU，主内存，磁盘和网络IO。并且，Flink易于维护非常大的应用程序状态。它的异步和增量检查点算法可确保对处理延迟的影响降至最低，同时保证一次状态一致性。
⑹ApacheFlink和ApacheSpark有什么异同它们的发展前景分别怎样
⑺ApacheFink是一种大规模的数据处理工具，它以大数据量的低数据延迟和高容错性快速处理大数据。它的定义特征是它能够实时处理流数据。
⑻ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境。
⑼都是apache软件基金会（ASF旗下顶级项目，都是通用数据处理平台。它们可以应用在很多的大数据应用和处理环境。两者均可在不依赖于其他环境的情况下运行于standalone模式，或是运行在基于hadoop（YARN,HDFS)之上，由于它们均是运行于内存，所以他们表现的都比hadoop要好很多。
⑽Flink在进行集合的迭代转换时可以是循环或是迭代计算处理。flink的流式处理的是真正的流处理。流式数据一旦进入就实时进行处理，这就允许流数据灵活地在操作窗口。
⑾Spark在另一方面是基于弹性分布式数据集（RDD，这（主要的给于spark基于内存内数据结构的函数式编程。它可以通过固定的内存给于大批量的计算。
⑿flink优势是什么有什么用
⒀ApacheFlink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。
⒁ApacheFlink现在在大数据处理方面能够和ApacheSpark分庭抗礼么
⒂我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。自从Apachespark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个例子，感觉和spark非常类似，心理就倾向于认为flink又是一个模仿spark的框架。但是随着了解的深入，这些API体现了一些flink的新奇的思路，这些思路还是和spark有着比较明显的区别的。我对这些思路有些着迷了，所以花费了更多的时间在这上面。flink中的很多思路，例如内存管理，datasetAPI都已经出现在spark中并且已经证明这些思路是非常靠谱的。所以，深入了解flink也许可以帮助我们分布式数据处理的未来之路是怎样的在后面的文章里，我会把自己作为一个spark开发者对flink的第一感受写出来。因为我已经在spark上干了年多了，但是只在flink上接触了到周，所以必然存在一些bias，所以大家也带着怀疑和批判的角度来看这篇文章吧。ApacheFlink是什么flink是一款新的大数据处理引擎，目标是统一不同来源的数据处理。这个目标看起来和spark和类似。没错，flink也在尝试解决spark在解决的问题。这两套系统都在尝试建立一个统一的平台可以运行批量，流式，交互式，图处理，机器学习等应用。所以，flink和spark的目标差别并不大，他们最主要的区别在于实现的细节。后面我会重点从不同的角度对比这两者。ApacheSparkvsApacheFlink.抽象Abstractionspark中，对于批处理我们有RDD,对于流式，我们有DStream，不过内部实际还是RDD.所以所有的数据表示本质上还是RDD抽象。后面我会重点从不同的角度对比这两者。在flink中，对于批处理有DataSet，对于流式我们有DataStreams。看起来和spark类似，他们的不同点在于：一DataSet在运行时是表现为运行计划(runtimeplans)的在spark中，RDD在运行时是表现为javaobjects的。通过引入Tungsten，这块有了些许的改变。但是在flink中是被表现为logicalplan(逻辑计划)的，听起来很熟悉？没错，就是类似于spark中的dataframes。所以在flink中你使用的类Dataframeapi是被作为第一优先级来优化的。但是相对来说在sparkRDD中就没有了这块的优化了。flink中的Dataset，对标spark中的Dataframe，在运行前会经过优化。在spark.，datasetAPI已经被引入spark了，也许最终会取代RDD抽象。二Dataset和DataStream是独立的API在spark中，所有不同的API，例如DStream，Dataframe都是基于RDD抽象的。但是在flink中，Dataset和DataStream是同一个公用的引擎之上两个独立的抽象。所以你不能把这两者的行为合并在一起操作，当然，flink社区目前在朝这个方向努力(
⒃flink项目总计算的有那些需求
⒄您好，flink项目总计算的需求如下：每分钟统计一次当前分钟内的wordcount，并输出
⒅每s统计一次最近一分钟内的wordcount，并输出
⒆从每天时刻起，每分钟输出一次从时刻截至到当前时刻的wordcount，并每分钟输出一次，时重新计算
⒇从mysql等系统获取维表，按照不同的业务组做wordcount
⒈咨询记录·回答于--
⒉flink项目总计算的有那些需求
⒊您好，flink项目总计算的需求：管理抽象：
⒋JobManager(Master)：负责调度任务执行、负责指挥进行检查点、负责任务失败容错恢复等。
⒌TaskManager(Worker)：负责具体任务的执行、缓存和交换数据流等。
⒍每个管理者都对应着独立的JVM进程。
⒎flink项目总计算的有哪些需求
⒏每分钟统计一次当前分钟内的wordcount，并输出
⒐每s统计一次最近一分钟内的wordcount，并输出
⒑从每天时刻起，每分钟输出一次从时刻截至到当前时刻的wordcount，并每分钟输出一次，时重新计算
⒒从mysql等系统获取维表，按照不同的业务组做wordcount
⒓您好，flink项目总计算的需求如下：每分钟统计一次当前分钟内的wordcount，并输出
⒔每s统计一次最近一分钟内的wordcount，并输出
⒕从每天时刻起，每分钟输出一次从时刻截至到当前时刻的wordcount，并每分钟输出一次，时重新计算
⒖从mysql等系统获取维表，按照不同的业务组做wordcount
⒗项目中有哪些维度表？
⒘事实表和维度表关键的方案，两种
⒙您好，您提出的问题是“flink项目总计算的有那些需求”哦~我们当前只针对您首次提出的问题进行解答，若有其它问题可重新提问哦~
⒚Flink是什么意思
⒛FLINK[词典][计]=ForwardLINK,正向连接;[例句]StudyonMarketingStrategyofFlinkGroupElectronicBillPresentmentandPayment金融联集团电子账单呈现与支付系统的市场营销策略研究
flinkrun怎么根据ID查看日志
无法根据ID查看日志
运行中的Flink任务可以直接通过flinkwebui查看
查看已退出Flink任务的Log：对于已经结束的yarn应用，flink进程已经退出无法提供webui服务。所以需要通过JobHistoryServer查看保留在yarn上的日志。
进入目标应用后，可以通过logs查看日志
点击logs进入，可以看到jobmanager的日志
哪位好心人能提供个最新flink视频学习教程，感谢
大数据教程flink从入门到精通了解Flink，了解集群环境搭建运维，学习Flink中重要概念、原理和API的用法，通过知识点+案例教学法帮助小白快速掌握Flink。
Flink集群搭建运维
FlinkDataset开发
Flink广播变量，分布式缓存，累加器
FlinkDatastream开发
FlinkWindow操作
Flinkwatermark与侧道输出
Flink容错checkpoint与一致性语义
Flink进阶异步IO，背压，内存管理
FlinkTableAPI与SQL
flink..区别在于Flink.支持了FlinkSQLKafkaupsertconnector。
因为在Flink.中，当前这类任务开发对于用户来说，还是不够友好，需要很多代码，同时也会造成FlinkSQL冗长。
Flink.SQLConnector支持KafkaUpsertConnector，这也是我们公司内部业务方对实时平台提出的需求。
收益：便利用户有这种需要从kafka取最新记录操作的实时任务开发，比如这种binlog-》kafka，然后用户聚合操作，这种场景还是非常多的，这能提升实时作业开发效率，同时.做了优化，性能会比单纯的last_value性能要好。
FlinkYarn作业Onks的生产级别能力是：
FlinkJar作业已经全部Ks化，FlinkSQL作业由于是推广初期，还是在Yarn上面进行运行，为了将实时计算Flink全部Ks化。
所以我们FlinkSQL作业也需要迁移到Ks，目前Flink.已经满足生产级别的Flinkks功能，所以FlinkSQLKs化，打算直接使用社区的Onks能力。
风险：虽然和社区的人沟通，Flink.onks没有什么问题，但是具体功能还是需要先POC验证一下，同时可能社区Flinkonks的能力。
可能会限制我们这边一些ks功能使用，比如hostpathvolome以及Ingress的使用，这里可能需要改底层源码来进行快速支持（社区有相关JIRA要做。