Deploy Apache Flink Natively on YARN/Kubernetes
作者:任春德
Apache Flink作为下一代大数据计算引擎,在迅速发展强大中,其内部架构也在不断优化重构,以适应更多运行时环境和更大计算规模,Flink Improvement Proposals-6重新设计了在各集群管理系统(Standalone/YARN/Kubernetes等)上资源调度的统一架构,本文将介绍资源调度的架构发展及其清晰分层等设计特点,YARN上per-Job和session两种模式的实现,以及正在讨论开发的与K8S云原生融合的详细设计。
本文内容如下:
Apache Flink Standalone Cluster
Apache Flink 与 YARN 的原生融合
Apache Flink 与 K8S 的原生融合
小结
Apache Flink Standalone Cluster
如图1,Flink的Standalo

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作者:邱从贤 1、 Window & Time 介绍 Apache Flink(以下简称 Flink) 是一个天然支持无限流数据处理的分布式计算框架,在 Flink 中 Window 可以将无限流切分成有限流,是处理有限流的核心组件,现在 Flink 中 Window 可以是时间驱动的(Time Window),也可以是数据驱动的(Count Window)。 下面的代码是在 Flink 中使用 Window 的两个示例 2、 Window API 使用 从第一部分我们已经知道 Window 的一些基本概念,以及相关 API,下面我们以一个实际例子来看看怎么使用 Window 相关的 API。 代码来自 flink-examples 上面的例子中我们首先会对每条数据进行时间抽取,然后进行 keyby,接着依次调用 window(),ev
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Koalas:让 pandas 轻松切换 Apache Spark
4 月 24 日,Databricks 在 Spark + AI 峰会上开源了一个新产品 Koalas,它增强了 PySpark 的 DataFrame API,使其与 pandas 兼容。 Python 数据科学在过去几年中爆炸式增长, pandas 已成为生态系统的关键。当数据科学家得到一个数据集时,他们会使用 pandas 进行探索。它是数据处理和分析的终极工具。事实上,pandas 的 read_csv 通常是学生在学习数据科学过程中使用的第一个命令。 问题是什么呢?pandas 不能很好地在大数据中规模应用,因为它专为单个机器可以处理的小型数据集而设计。另一方面,Apache Spark 已成为处理大数据实际上的标准。今天,许多数据科学家将 pandas 用于职业培训、偏好性项目和小型数据任务,但是当他们使用非常大的数据集时
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