阿里巴巴最新发布的 Flink 电子月刊,汇集了 Apache Flink 在国内互联网公司的大规模实践经验,以及 Flink Forward China 峰会的精彩演讲内容,为 Flink 用户提供宝贵的学习资源。
Apache Flink 大规模应用案例解析
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Apache Flink 架构解析
深入探讨 Apache Flink 的核心架构,并剖析其关键特性,帮助读者全面理解 Flink 的运行机制和优势。
1. 分层架构
Flink 采用分层架构设计,自下而上依次为:
部署层: 支持多种部署模式,包括本地、集群、云端等,以适应不同的应用场景。
核心层: 包含 Flink 的核心组件,如 JobManager、TaskManager、ResourceManager 等,负责作业的调度、执行和资源管理。
API 层: 提供不同级别的 API,包括 ProcessFunction API、DataStream API 和 SQL API,满足不同用户的编程需求。
库层: 提供丰富的
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2024-07-01
Apache Flink 1.16 功能解析
Apache Flink 1.16 功能解析
本篇解析 Apache Flink 1.16 版本的新功能,帮助用户深入了解其改进和提升。
核心功能解读
改进的流处理引擎: Flink 1.16 对流处理引擎进行了优化,提升了性能和效率。
增强的 SQL 支持: 新版本扩展了 SQL 功能,提供了更丰富的操作和更强大的表达能力。
简化的运维管理: Flink 1.16 简化了运维管理流程,降低了部署和维护的复杂度。
具体功能亮点
更高效的内存管理机制
更灵活的窗口计算支持
更便捷的状态管理工具
总结
Apache Flink 1.16 版本带来了显著的功能改进,为用户提供了更强大、
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2024-05-12
精通Apache Flink,学习Apache Flink
根据所提供的文档内容,可以了解以下信息:1. Apache Flink简介:Apache Flink是一个开源的流处理框架,支持高吞吐量、低延迟的数据处理,具备容错机制,确保数据处理的准确性。Flink的架构包括Job Manager负责任务调度和协调,Task Manager执行任务。它支持状态管理和检查点机制,实现“恰好一次”状态计算。此外,Flink提供了窗口操作来处理滑动、滚动和会话窗口,以及灵活的内存管理。Flink还包含优化器,同时支持流处理和批处理。2. 快速入门设置:了解Flink的安装和配置步骤,包括在Windows和Linux系统上的安装,配置SSH、Java和Flink,
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Apache Flink 流处理应用实战
Apache Flink 流处理应用实战
这份资料深入探讨构建流应用程序的基础知识、实现和操作,重点关注 Apache Flink。通过学习,您将掌握:
Flink 核心概念: 深入了解 Flink 的架构、分布式处理和容错机制。
流处理基础: 掌握流处理的核心原则,例如窗口化、状态管理和时间处理。
Flink 应用开发: 学习使用 Flink API 开发和部署流应用程序。
操作与监控: 了解如何有效地操作和监控 Flink 应用程序,确保其稳定性和性能。
这份资源适合想要深入了解 Apache Flink 并构建高效流处理应用程序的开发者和架构师。
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2024-04-28
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《基于Spark-Graphx的大规模用户图计算和应用》详细探讨了如何利用Apache Spark的GraphX组件进行大规模用户图计算。Spark作为快速、通用且可扩展的数据处理框架,其GraphX模块在社交网络分析、推荐系统构建和欺诈检测等领域发挥着重要作用。文章介绍了图计算的基本概念,以及如何使用RDD来表示和操作图的顶点和边。通过GraphX,可以实现图的遍历、模式匹配、最短路径查找等操作,还支持社区检测、度中心性计算、聚类系数分析和PageRank算法等应用。此外,文中还涵盖了图的转换和更新操作,以及各种算法的实现过程。对开发者来说,这是一份宝贵的学习资源。
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