本篇文章给大家谈谈新一代大数据处理引擎flink，以及大数据引擎技术对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、flink是干嘛的
- 2、常见的大数据处理工具
- 3、Flink——Exactly-Once
- 4、flink框架是什么
- 5、FLink的窗口机制与流处理Join的方案
flink是干嘛的
Flink其实就是Apache Flink，是一款业内非常火的大数据产品，由Apache软件基金会开发，核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Apache Flink是个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。
Apache Flink 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。
大数据中可以用来实现流计算的技术是Storm、Flink、Spark Streaming。Storm的设计理念就是把和具体业务逻辑无关的东西抽离出来，形成一个框架，比如大数据的分片处理、数据的流转、任务的部署与执行等，开发者只需要按照框架的约束，开发业务逻辑代码，提交给框架执行就可以了。
常见的大数据处理工具
常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等。 **Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集。Hadoop提供了HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）两个核心组件，使得用户可以以一种可扩展和容错的方式处理数据。
Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。
Hadoop Hadoop是用于分布式处理的大量数据软件框架。但是Hadoop以可靠，高效和可扩展的方式进行处理。Hadoop是可靠的，因为它假定计算元素和存储将发生故障，因此它维护工作数据的多个副本以确保可以为故障节点重新分配处理。Hadoop之所以高效是因为它可以并行工作，并通过并行处理来加快处理速度。
对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。Smartbi作为国内资深专业的BI厂商，定位于一站式大数据服务平台，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现；满足各种数据分析应用需求，如企业报表平台、自助探索分析、地图可视化、移动管理驾驶舱、指挥大屏幕、数据挖掘等。
HDFS Hadoop分布式文件体系（Hadoop Distributed File System，HDFS）现在是Apache Hadoop项目的一个子项目，与已有的分布式文件体系有许多相似之处。
Flink——Exactly-Once
1、Flink采用了一种轻量级快照机制（检查点checkpoint）来保障Exactly-Once的一致性语义。所谓的一致检查点，即在某个时间点上所有任务状态的一份拷贝（快照）。该时间点是所有任务刚好处理完一个相同数据的时间。
2、Flink 提供了容错机制，可以恢复数据流应用到一致状态。该机制确保在发生故障时，程序的状态最终将只反映数据流中的每个记录一次（exactly once），有一个开关可以降级为至少一次（at-least-once）。
3、Flink的一个重大价值在于，它既保证了exactly-once，也具有低延迟和高吞吐的处理能力。 Flink使用了一种轻量级快照机制——检查点（checkpoint）来保证exactly-once语义 有状态流应用的一致检查点，其实就是：所有任务的状态，在某个时间点的一份备份（一份快照）。
flink框架是什么
1、flink框架是什么 Apache Flink 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。
2、Flink其实就是Apache Flink，是一款业内非常火的大数据产品，由Apache软件基金会开发，核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Apache Flink是个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。
3、Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无限制和有限制的数据留进行有状态的计算。Flink被设计为可在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。任何类型的数据都是作为事件流产生的。信用卡交易，传感器测量，机器日志或网站移动应用程序上的用户交互，所有这些数据均作为流生成。
FLink的窗口机制与流处理Join的方案
上节说道，flink sql left join 在流数据到达时，如果左表流（show_log）join 不到右表流（click_log） ，则不会等待右流直接输出（show_log，null），在后续右表流数据代打时，会将（show_log，null）撤回，发送（show_log，click_log）。这就是为什么产生了 retract 流，从而导致重复写入 kafka。
Flink中所有的内置窗口（全局窗口除外）都有基于时间的实现，这个时间可以是事件时间（event time），也可以是处理时间（processing time）。
Group Window Aggregation 中 Session 窗口的写法就是把 session window 的声明写在了 group by 子句中 Session 窗口即支持处理时间也支持事件时间。但是处理时间只支持在 Streaming 任务中运行，Batch 任务不支持。
使用Flink的Watermark机制。使用regularjoin来保证双流一起到，需要使用Flink的Watermark机制。Watermark机制可以根据输入数据流中的事件时间戳定义一个延迟阈值，以便Flink可以确定哪些记录允许进行连接，哪些记录不允许进行连接，以及哪些记录可以将延迟的记录连接到现有的正常记录。
下图是采用与Spark Streaming类似的微批次（micro-batch）手段进行处理的流程图，可见是根据processing time进行处理，与event time并没有关系。下图则是与Flink类似的固定窗口+流式处理机制。由这张图可以看出启发式水印的问题：数据9在水印触发时实际上还没有到，也就是水印太快了。
版本引入的状态管理进一步提升了性能，使得处理复杂流传输变得更为灵活。Flink通过轻量级分布式快照机制实现容错，同时利用Save Points技术避免数据丢失，为实时推荐、欺诈检测和数仓分析等关键应用场景提供了强大支持。Flink的架构设计精巧，分为API&Libraries、Runtime核心和物理部署三层。
关于新一代大数据处理引擎flink和大数据引擎技术的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
