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Flink 剖析

1.概述 在如今数据爆炸的时代,企业的数据量与日俱增,大数据产品层出不穷。今天给大家分享一款产品—— Apache Flink,目前,已是 Apache 顶级项目之一。那么,接下来,笔者为大家介绍Flink 的相关内容。 2.内容 2.1 What's Flink 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(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐、高效处理,所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法,或者通过一个独立的开源框架来实现其中每一种处理方案。例如,实现批处理的开源方案有MapReduce、Tez、Crunch、Spark,实现流处理的开源方案有Samza、Storm。 Flink在实现流处理和批处理时,与传统的一些方案完全不同,它从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全...

《深入理解Spark:核心思想与源码分析》2次印刷修订内容清单

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/51657146 前言 自从《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书出版以来,陆续收到很多读者的反馈,笔者为此在第1版第2次印刷之前做了一些勘误。为便于购买了老版本书籍的读者查漏补缺,现将勘误内容整理如下。 勘误内容 1、第20页第11行 “中间输出和结果存储在HDFS”改为了“中间输出和结果存储在磁盘”(如图1所示); 图1 2、第20页第12行 “读写HDFS造成”改为了“读写磁盘造成”(如图1所示); 3、第22页第14行 “要选择Java作为”改为了“要选择Scala作为”(如图2所示); 图2 4、第64页 代码清单3-41标题中的“ExecutorLIRLClassLoader的实现”改为了“ExecutorURLClassLoader的实现”(如图3所示); 图3 5、第123页 图4-8 在判断“失败达到最大次数?”与“开始复制”之间加有向箭头,表示当复制失败未达到最大次数还有继续进行复制(如图4所示); 图4 6、第...

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