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Flink学习笔记

Flink 基础 Flink特性 流式计算是大数据计算的痛点,第1代实时计算引擎Storm对Exactly Once 语义和窗口支持较弱,使用的场景有限且无法支持高吞吐计算;Spark Streaming 采用“微批处理”模拟流计算,在窗口设置很小的场景中有性能瓶颈,Spark 本身也在尝试连续执行模式(Continuous Processing),但进展缓慢。 Flink是一个低延迟、高吞吐的实时计算引擎,其利用分布式一致性快照实现检查点容错机制,并实现了更好的状态管理,Flink可在毫秒级的延迟下处理上亿次/秒的消息或者事件,同时提供了一个Exactly-once的一致性语义,保证了数据的正确性,使得Flink可以提供金融级的数据处理能力,总结其高级特性包括CSTW(CheckPoint,Statue,Time,windows) Flink和Spark对比 设计思路 Spark的技术理念是基于批来模拟流,微批处理的延时较高(无法优化到秒以下的数量级),且无法支持基于event_time的时间窗口做聚合逻辑。Flink和spark相反,它基于流计算来模拟批计算,更切合数据的生成方式,...

Linux设备驱动 | 字符设备驱动程序scull

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