Flink 是适合实时流的框架,挺受欢迎的。去哪儿网的徐骁带领团队将 Flink 应用到实时计算平台中,他们大量实时数据,效率高。去哪儿网从 2016 年开始构建实时计算平台,结合了Elasticsearch
、Kafka
和 Flink 等技术,提升了系统的稳定性和可扩展性。Flink 相比其他框架,最大的优势就是低延迟、高吞吐量、精准一次的语义,还有强大的容错能力。去哪儿网利用FlinkonMesos
和FlinkonKubernetes
进行部署,不仅提高了系统的部署效率,还加强了系统的可靠性。举个例子,Flink 去哪儿网在个性化推荐、风险控制等业务场景上实现了实时计算,带来了更快的响应和更好的用户体验。Flink不仅适合实时数据流,还能支持未来在机器学习和边缘计算等领域的应用。总结来说,如果你也在做大数据实时计算,Flink真的是个值得尝试的框架哦!
Flink在去哪儿网的实时计算平台实践与应用
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Flink实时计算框架
流领域的明星选手,Apache Flink的实时能力挺出色的。它不是“批+流”,而是真正为流设计的底层架构,响应快、扩展性强,关键是对大数据场景挺友好,像金融风控、实时监控这种用它就挺合适的。
高吞吐、低延迟,是Flink的拿手好戏。它能稳定海量数据流,还支持事件时间窗口,不怕数据乱序。配上exactly-once的容错机制,数据一致性这块你基本不用操心,恢复也快。
API 这块,DataStream和DataSet分工明确。你要写批还是流都有得选。还有像FlinkML做机器学习、Gelly搞图计算的库也都比较全,写起来不绕弯。
和别的系统对接也方便,像Kafka、HBase、HDFS、YAR
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2025-06-11
Flink实时计算框架
Apache Flink 是个挺强大的流框架,主要大数据的实时流。Flink 的设计比较独特,既支持高吞吐的流,又具备批能力,给开发者了多灵活性。最吸引人的特性之一是Exactly-once语义,这意味着即使发生系统故障,也能确保数据的准确性。另外,Flink 的反压机制也蛮不错,能够在数据流量过大时自动调整,避免系统崩溃。Flink 的内存管理也挺智能,它在 JVM 内自己做了优化,避免了过多的垃圾回收。它的容错机制使用了分布式快照来确保数据的稳定性。在和其他流框架比如 Spark Streaming 的对比中,Flink 在时间和容错机制上做得比 Spark 更好。如果你正在做实时数据流,
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Flink实时计算的机遇与挑战
实时计算的机会和挑战,一直是做流的朋友绕不开的话题。Flink的流式能力,真的是业界里比较能打的那一档。不光吞吐高,响应也快,而且还能灵活扩展,批量任务也不含糊。文章里讲得挺全,从性能、实时性到可扩展性,连遇到的难点也没绕过去,比如速度和准确性这种卡脖子问题,说得还挺接地气。对我来说,比较实用的是它对Flink 发展史的梳理。像什么 Incremental Checkpoint、Credit Based Flow Control 这些,放在实际项目里,能帮你定位性能瓶颈。另外推荐你顺手看看几个相关资源,比如Flink 实时计算框架和Learning Apache Flink,对理解它的应用场景
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2025-06-13
Flink 1.11.2实时计算框架
Flink 1.11.2 是个挺强的实时流框架,支持低延迟和高吞吐量,适合用来做实时数据和批任务。Flink 1.11.2 在前一版本基础上优化了不少,性能和稳定性都有了提升。你可以通过它的 DataStream API 实时数据流,也可以通过 DataSet API 批量数据。源码结构清晰,模块划分明确,包括 flink-core、flink-runtime、flink-streaming-java 和 flink-connector 等。学习这些源码能你更好地理解 Flink 的工作原理,提升性能或开发中的实际问题。对于有志于深入流的开发者来说,Flink 1.11.2 的源码绝对是一个不
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2025-06-13
Flink 1.7实时计算框架
Flink 1.7 是一个蛮强大的流框架,适合做实时数据的项目。如果你对流、批都感兴趣,这个版本真的是不容错过。Flink 1.7 加入了多新特性,像是DataStream API让你能流数据,Event Time可以帮你乱序数据的问题,Stateful Processing也适合做复杂的实时计算。
不仅如此,Flink 还做了批流统一,批也能通过DataSet API轻松搞定。而且它的故障恢复机制和高可用性也挺值得注意的,像是Savepoints和Checkpoint都能保证在任务升级或重启时不丢失状态。还有 Web UI 可以实时监控,调试也方便,直接定位问题。
,如果你是流的开发者,Fl
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2025-06-12
Flink 1.12实时计算框架
CDP7.1.6 里的 Flink1.12,真的是一个比较稳的组合。Flink 这版本引入了不少提升,比如状态管理的 Changelog 优化,SQL 支持也更灵活,流起来更顺手。要是在大数据场景下,尤其对实时要求比较高的系统,用它准没错。Parcel 包也帮你省下了不少配置时间,装起来快,适配 CDP 也蛮好。整体体验下来,开发、部署、维护都轻松不少。
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2025-06-13
Flink实时计算框架小米数据集成实践
基于 Flink 的小米数据集成方案,算是我最近看到比较成熟的一套实时+离线数据集成架构。小米用 Flink 搞了一整套数据集成引擎,不光支持常见的MySQL、Hive,连Doris、Iceberg也都打通了,扩展性真不赖。
实时+离线一体化调度挺有意思,能自动接管流批作业的调度。你只管写好逻辑,剩下的它来搞定,开发体验省心多了。而且像权限控制、Catalog 注册这些事,它也做得蛮到位的,开发的时候不需要写一堆CREATE TABLE、CREATE CATALOG,省事。
里面提到的Auto Catalog和断点续传机制也实用,是当你对接MySQL的时候,经常会遇到主从切换,这套机制能帮你搞
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2025-06-13
Learning Apache Flink实时计算框架
如果你对流感兴趣,Apache Flink可是个棒的选择哦。它不仅能实时数据流,还适合大规模数据的计算。Learning Apache Flink.epub这本书挺适合刚入门的同学,内容通俗易懂,了 Flink 的基本概念和核心原理。你可以通过这本书了解如何在Flink中事件时间、窗口操作以及如何实现流式数据的实时。如果你有一点基础,配合上相关的示例代码,会更有。另外,如果你想深入了解 Flink 的实际应用,像这篇文章《Apache Flink 流》中提到的Flink的使用场景,绝对能给你多灵感。而且,JAVA 大数据流 Apache Flink 示例代码也能让你快速上手,减少多试错的时间。
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Flink实时计算框架DataStream编程
如果你正在寻找一个关于流的实用资源,这份《Flink DataStream 编程.pdf》可以说是一个不错的选择。Flink 作为一个强大的开源流框架,支持高吞吐、低延迟,并且具有灵活的扩展性。通过DataStream API,你可以轻松构建流应用,各种实时数据流。文档中详细了Flink流的核心概念,比如事件时间、窗口操作、状态管理等。它还覆盖了多实战技巧,像窗口的选择、如何使用触发器、状态和检查点等机制,帮你大规模实时数据流。如果你想了解 Flink 的内部运作和高级特性,这份文档还挺值得收藏的。
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