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flinkhbasesource的简单介绍

IT技术简单

聊聊批计算、流计算、Hadoop、Spark、Storm、Flink等等1、Spark streaming批量读取数据源中的数据，然后把每个batch转化成内部的RDD 。Spark streaming以batch为单位进行计算（默认1s产生一个batch），而不是以Tuple为单位，大大减少了ack所需的开销 ， 显著提高了吞吐 。
2、大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式、图处理模式 。
3、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架 。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析 。
4、常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等 。**Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集 。
5、Spark还提供了包括机器学习库MLlib、图计算库GraphX、流处理库Streaming等在内的多个库 。Flink：Flink是一个高性能、高吞吐量的分布式流处理框架 ， 它提供了基于流的处理和批处理的功能 。
Flink:特性、概念、组件栈、架构及原理分析组件栈 Flink是一个分层架构的系统，每一层所包含的组件都提供了特定的抽象，用来服务于上层组件 。
Flink流处理特性： Flink以层级式系统形式组件其软件栈，不同层的栈建立在其下层基础上 ， 并且各层接受程序不同层的抽象形式 。
在Flink整个软件架构体系中，统一遵循了分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口 。
【flinkhbasesource的简单介绍】对于分析类任务，Flink提供了类似SQL的查询，图形化处理 ， 以及机器学习库，此外还支持内存计算 。Flink能很好地与其他组件配合使用 。如果配合Hadoop 堆栈使用 ， 该技术可以很好地融入整个环境，在任何时候都只占用必要的资源 。
基于Flink的实时计算平台的构建消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的 。
Flink框架的主要特点包括： 流处理：Flink是一个流处理引擎 ， 专门为处理连续、动态的数据流而设计 。这意味着它可以实时分析大量的数据流，而无需等待数据的完整批次 。
像Flink 、 Spark Streaming 这类包含状态的实时计算框架 ， 需要恢复 Master 节点的同时还需要对其状态进行恢复，Master 状态信息包含一些必要的配置、以及对 Slave 节点状态管理的信息(如“某个 Slave 节点的状态快照所在的 HDFS 路径”) 。
Flink在德语中是快速和灵敏的意思 ，用来体现流式数据处理速度快和灵活性强等特点 。
Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台 ， 它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能 。
Flink架构、原理在Flink整个软件架构体系中，统一遵循了分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时 ， 为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口 。
理解Flink的容错机制，首先需要了解一下Barrier这个概念：Stream Barrier是Flink分布式Snapshotting中的核心元素，它会作为数据流的记录被同等看待，被插入到数据流中 ， 将数据流中记录的进行分组，并沿着数据流的方向向前推进 。
流处理：Flink是一个流处理引擎，专门为处理连续、动态的数据流而设计 。这意味着它可以实时分析大量的数据流，而无需等待数据的完整批次 。这使得Flink在各种实时应用中非常有用，如实时分析、预测分析和异常检测 。

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