flink框架是什么ApacheFlink是一个流处理和批处理的开源框架，它用于构建大规模数据流和离线处理应用程序。Flink提供了一个高效的分布式计算引擎，能够在多核和集群环境中处理实时数据流，并且能够同时处理大规模数据集。Apa...

Flink是什么？ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。Flink擅长处理无界和有界数据集精确的时间控...

是的，Flink中可以使用定时器（Timer）来实现每n秒执行一个方法的定时任务。Flink的定时器分为两种类型：EventTimeTimer和ProcessingTimeTimer。其中，EventTimeTimer是基于事件时间的定时器，可以使用在基于事件时间处理的Flin...

Flink通过状态机管理ExecGraph的作业执行进度。Flink将对象序列化为固定数量的预先分配的内存段，而不是直接把对象放在堆内存上。FlinkTaskManager是由几个内部组件组成的：actor系统（负责与Flinkmaster协调）、IOManag...

Flink是采用轻量级的分布式异步快照，其实现是采用栅栏barrier作为checkpoint的传递信号，与业务数据一样无差别地传递下去，目的是使得数据流被切分成微批，进行checkpoint保存为snapshot。当barrier经过流图节点的...

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StreamingDataflo...

在Flink中，Checkpoint机制采用的是chandy-lamport（分布式快照）算法，通过Checkpoint机制，保证了Flink程序内部的ExactlyOnce语义。二、Checkpoint机制流程详解1.任务启动我们假设任务从Kafka的某个Topi...

因为Flink是分布式部署的，程序中的每个算子，在实际执行中被分隔为一个或者多个subtask，运算符子任务(subtask)的数量是该特定运算符的并行度。数据流在算子之间流动，就对应到SubTask之间的数据传输。Flink允许同一个job中...

我们在选择一个新的技术框架的时候,首先考虑的是他的应用场景,再牛逼的框架没有应用场景也是一无是处,当然牛逼的框架大多都是基于某一个或者某一类应用场景而产生,而flink主要应用于以下三个场景:1.事件驱动型应用2.数据分析型应...

并行度是一个很重要的概念，通过设置并行度可以为认为分配合理的计算资源，做到资源的合理配置。整个flink的架构简单的说是中心控制（jobManager）+多点分布执行（taskManager）弹性的资源分配主要来自于taskManager的有效管理和...