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大数据Flink框架应用特点

木马童年 2020-10-14 20:29 20 0

在大数据处理框架当中,我们常常听到的除了Hadoop、Spark之外,Flink也是出现频率比较高的一个技术名词。作为在大数据领域也常常被提到的一个计算框架,Flink应用场景有哪些呢,Flink系统框架的特点有哪些?下面就来 ...

大数据处理框架当中,我们常常听到的除了Hadoop、Spark之外,Flink也是出现频率比较高的一个技术名词。作为在大数据领域也常常被提到的一个计算框架,Flink应用场景有哪些呢,Flink系统框架的特点有哪些?下面就来给大家一  一介绍。

关于Flink框架,我们需要重点关注的是两个关键词——批处理和流处理。

批处理和流处理是大数据领域最新的技术趋势,通过批处理和流处理,能够实现对大数据实时高效、稳定准确的处理。

Flink的流处理,在于数据处理的过程中,将传入的数据试做真正的数据流,通过Flink系统的DataStream  API可用于处理无尽的数据流,对于大规模实时数据的处理,通过流处理无疑能够取得更稳定持续的效果。

而Flink的流处理,很大程度上来说,是对于流处理的扩展。流处理不再从持续数据流当中去截取数据,而是已经存储的数据当中,去以流的形式截取有边界的数据集,从而实现批处理。

并且,Flink对批处理工作负载做了一定的优化,由于批处理操作可通过持久存储加以支持,Flink可以不对批处理工作负载创建快照。对于批处理任务进行分解,在需要的时候调用不同阶段和组件,使得Flink可以与集群上的其他用户更好的共存。

Flink应用场景的特点,主要集中在两个关键词上,低延迟和高吞吐。

作为几个开源的大数据计算引擎,Flink通常与Hadoop集群协同工作,采用Yarn作为资源调度管理器,采用HDFS来完成分布式存储,因此继承了Hadoop作为大数据处理平台的优势,在处理数据时,能够实现高吞吐量,而低延迟在来自于Flink的流处理和批处理模型,两相结合,能够满足各种场景下的大数据处理需求。

大数据Flink框架应用特点?流处理和批处理是Flink框架的典型优势,在企业大数据处理平台的搭建上,根据实际的数据处理需求,可以将Flink计算框架与Hadoop平台实现无缝衔接,更好地为企业服务。

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