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上:Spark VS Flink – 下一代大数据计算引擎之争,谁主沉浮?

导读: 做大数据绝对躲不过的一个热门话题就是实时流计算,而提到实时流计算,就不得不提 Spark 和 Flink。Spark 从 2014 年左右开始迅速流行,刚推出时除了在某些场景比 Hadoop MapReduce 带来几十到上百倍的性能提升外,还提出了用一个统一的引擎支持批处理、流处理、交互式查询、机器学习等常见的数据处理场景。凭借高性能和全面的场景支持,Spark 早已成为众多大数据开发者的最爱。 正在 Spark 如日中天高速发展的时候,2016 年左右 Flink 开始进入大众的视野并逐渐广为人知。在人们开始使用 Spark 之后,发现 Spark 虽然支持各种常见场景,但并不是每一种都同样好用。数据流的实时处理就是其中相对较弱的一环。Flink 凭借更优的流处理引擎,同时也支持各种处理场景,成为 Spark 的有力挑战

Flink状态管理和容错机制介绍

作者: 施晓罡 (花名:星罡)导读:本文来自8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议,分享来自于施晓罡,目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发,现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发 本文主要内容如下: 有状态的流数据处理; Flink中的状态接口; 状态管理和容错机制实现; 阿里相关工作介绍; 一.有状态的流数据处理 1.1.什么是有状态的计算 计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实大多数的计算都是有状态的计算。 比如wordcount,给一些word,其计算它的count,这是一个很常见的业务场景。count做为输出,在计算的过程中要不断的把输入累加到count上去,那么count就是一个state。 1.2.传统的流计算系统缺少对于程序状态的有效支持 状态数据的存储和访问; 状态数据的备份和恢复

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