-
維基百科，統計編輯
查看全部 -
創建項目
查看全部 -
Flink組件棧
查看全部 -
常用算子
查看全部 -
Flink分布式運行環境
Flink是基于Master-Slave風格的架構。
Flink集群啟動時，會啟動一個JobManager進程、至少一個TaskManager進程。
JobManager：1、Flink系統的協調者，它負責接收Flink Job，調度組成Job的多個Task的執行。2、收集Job的狀態信息，并管理Flink集群中從節點TaskManager。
TaskManager：1、實際負責執行計算的worker,在其上執行Flink Job的一組Task。2、TaskManager負責管理其所在節點上的資源信息，比如內存、磁盤、網絡，在啟動的時候將資源的狀態向JobManager匯報。
Client：1、用戶提交一個Flink程序時，會首先創建一個Client，該Client首先會對用戶提交的Flink程序進行預處理，并提交到Flink集群。2、Client會將用戶提交的Flink程序組裝成一個JobGraph，并且是以JobGraph的形式提交的。
查看全部 -
flinl程序的基礎構建塊是流+轉換，每個數據流始于一個或多個source、止于sink
env是flink的運行環境、上下文，然后消費獲取kafka中的數據進行一系列轉化操作，最后addsink將處理好的數據落地。
flink支持并行
查看全部 -
mark
查看全部 -
Flink課程大綱
查看全部 -
Flink的架構
查看全部 -
Flink的架構
查看全部 -
streams? 流
transformations： map reduce
查看全部 -
Flink課程大綱
查看全部 -
窗口函數圖解
查看全部 -
flink入門教程查看全部
-
Flink高吞吐，低延遲，高性能流計算框架 支持在線和離線查看全部
-
架構、容錯
查看全部 -
flink優勢
查看全部 -
flink組件棧
查看全部 -
flink課程大綱
查看全部 -
curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh?| bash
查看全部 -
quickstart version:0.1
查看全部 -
窗口的分類
查看全部 -
Flink優勢：
1、支持高吞吐、低延遲、高性能流處理。
2、支持高度靈活的窗口操作。
3、支持有狀態計算的Exactly-once語義。
4、提供DataStream API和DataSet API。
查看全部 -
libraries
查看全部
舉報