
"Flink大数据讲义1:深度解析Apache Flink流处理框架"
下载需积分: 0 | 10.14MB |
更新于2024-01-20
| 152 浏览量 | 举报
1
收藏
Apache Flink是一个开源的流处理框架,旨在对无界和有界数据流进行有状态计算。它具有批流一体的特点,能够在多台机器上运行并具有高性能和高可用性。Flink起源于2008年柏林理工大学的研究性项目Stratosphere,2014年该项目被捐赠给了Apache软件基金会,成为顶级项目之一。Flink的名称来源于德语,意为快速和灵巧,而其标志是一只可爱的松鼠,尾巴的颜色与Apache软件基金会的logo颜色相呼应,展现了其与Apache的风格一致。
Flink的特点包括统一批处理和流处理、分布式运行、高性能和高可用性。这使得Flink成为一个理想的大数据处理框架,能够应对复杂的数据处理需求。作为一个开源项目,Flink吸引了全球范围内的开发者和用户,形成了一个庞大的社区,不断推动Flink的发展和创新。
Flink提供了丰富的API和库,包括Java和Scala的API,以及基于DataStream API和DataSet API的流处理和批处理支持。用户可以根据自己的需求选择合适的API和库,构建出高效的大数据处理应用。此外,Flink还提供了丰富的状态化流处理框架,用于对数据流进行状态计算,让用户能够轻松地处理复杂的数据流。
在Flink大数据讲义中,讲师lucas介绍了Flink的概述和特点,引入了Java程序的依赖,并详细讲解了Flink的状态化流处理框架。这些内容将帮助用户更深入地了解Flink的各个方面,理解其原理和优势,从而能够更好地应用Flink进行大数据处理。
总而言之,Apache Flink是一个强大的开源流处理框架,具有批流一体、分布式运行、高性能和高可用性等特点,广泛应用于大数据处理领域。Flink的不断创新和发展,将为用户带来更多的可能性和机遇,帮助他们应对日益复杂和庞大的数据处理需求。通过学习Flink大数据讲义和深入研究Flink的原理和应用,用户可以更好地掌握Flink的核心技术,发挥其最大的价值,为自己的大数据处理工作带来更多的收益和成就。
相关推荐


















yiyi分析亲密关系
- 粉丝: 34
最新资源
- Python开发:全面计算机科学视频课程清单
- Ruby语言的Google Maps API包装器使用指南
- 基于MATLAB的视觉惯性导航匹配滤波项目介绍
- Docker化Agar.io本地网络版:非官方客户端+服务器构建指南
- 使用Docker快速搭建Laravel开发环境
- 简单易用的PySide应用程序内省工具介绍
- xplane_airports:Python工具解析与下载X-Plane机场数据
- OpenERP连接器文件导入功能的异步容错实现
- 念珠Android应用开发实战:prayerbeads-androidApp解析
- 以主题为中心的高质量公共数据集列表
- 无需代码的Firebase联系人插件:快速集成指南
- 大型系统开发模式:Python实现的可扩展性和性能优化
- MATLAB机械仿真模型代码库:HyTech参数与信号流解析
- Angular图像编辑模块:裁剪、调整大小与焦点设置
- GitHub Actions中设置Google Cloud SDK的方法
- GitHub Action使用aws-assume-role承担AWS角色操作指南
- 基于MooseMouse的Subversion挂钩框架svn-simple-hook概述
- Svelte实现Steam游戏自动完成功能教程
- cloudinary-transformer:高效云端图像处理转换工具
- A100学徒在GitHub上的首个测试仓库
- 基于小波分析的一维信号多重分形MATLAB工具包
- 掌握Tidytext:R语言数据挖掘与文本整洁之道
- 伦敦城市大学MSc数据科学课程的MATLAB与Python代码示例
- Matlab与Python数据处理教程:上海小猪数据集预测案例