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flink生活百科

如何计算Flink集群规模:信封背计算法1、Flink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留进行有状态的计算 。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 。任何类型的数据都是作为事件流产生的 。
2、超级计算（HPC，high performancecomputing）指利用并行工作的多台计算机系统（即“超级计算机”）的集中式计算资源，处理极端复杂的或数据密集型的问题 。
3、同时Flink计算平台运行在开源的Hadoop集群之上 。采用Hadoop的YARN做为资源管理调度，以 HDFS作为数据存储 。因此，Flink可以和开源大数据软件Hadoop无缝对接 。
4、· 大量：批处理操作通常是处理极为海量数据集的唯一方法批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作 。例如在计算总数和平均数时，必须将数据集作为一个整体加以处理，而不能将其视作多条记录的集合 。
5、同时，Flink计算平台运行在开源的Hadoop集群上 。Hadoop的YARN作为资源管理调度，HDFS作为数据存储 。所以Flink可以和开源大数据软件Hadoop无缝对接 。
6、而Google的思路是部署一个大规模的服务器集群，通过分布式的方式将海量数据存储在这个集群上 ， 然后利用集群上的所有机器进行数据计算 。这样，Google其实不需要买很多很贵的服务器，它只要把这些普通的机器组织到一起，就非常厉害了 。
Flink的处理机制以及侧输出应用1、watermark机制，就可以理解为驱动flink基于事件时间处理的机制 一旦允许了元素滞后 ， 那么滞后元素在截止时间前到达后也会触发计算并输出结果 。注意：滞后元素触发计算应该视为之前计算的更新结果，也即是相同计算会有多个结果 。
2、Flink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留进行有状态的计算 。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 。任何类型的数据都是作为事件流产生的 。
3、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 。
基于Flink的实时计算平台的构建【flink 状态定时清理 flink不定时窗口计算redis】1、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 。
2、Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成 ， 其中Stream是一个中间结果数据 ， 而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream 。Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow 。
3、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 。
4、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架构、原理1、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 。
2、Flink采用Master-Slave架构 ， 其中JobManager作为集群Master节点 ， 主要负责任务协调和资源分配，TaskWorker作为Salve节点，用于执行流task 。除了JobManager和TaskManager，还有一个重要的角色就是Client 。
3、高吞吐量和低延迟：Flink 框架能够处理大规模数据流，并且具有高吞吐量和低延迟的特性 。这意味着它可以处理大量的数据，并且可以在很短的时间内完成数据处理任务 。
以下哪些属于集中化大数据平台外部采集数据Flume是目前常用的开源选择，Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理 ， 并写到各种数据接受方的能力 。
传统数据源采集：这类数据通常来自企业内部的数据库、日志、文件、表格等 ， 以及外部的传统数据源 ， 比如公共数据库、政府报告、统计数据等 。这些数据通常是结构化数据，易于存储和处理 。
大数据采集平台有Flume、Kafka、Logstash、Fluentd、Sqoop等 。Flume Apache Flume是一个分布式、可靠和高可用的系统，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据 。Flume支持多种数据源，包括Avro、Thrift、JMS、Netcat等 。

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