基于日志的普遍增量检查点.pdf

探讨了基于日志的普遍增量检查点，重点介绍了检查点性能优化策略、变更日志机制解析以及检查点性能测试。检查点作为分布式系统中的重要机制，确保系统的可靠性和高可用性。然而，其性能优化是一个具有挑战性的问题，从设计目标、机制设计和性能测试等多个方面进行了详细分析。设计目标包括轻量级、快速恢复、更轻量和更快速的检查点。为实现这些目标，检查点需满足端到端的Exactly-once语义、轻量级异步快照以及高效的恢复机制等要求。机制设计分为检查点概述和恢复两部分。检查点概述介绍了其基本概念和设计目标，包括同步检查点和异步检查点。恢复部分则详细讨论了检查点的恢复机制，包括下载、重建和回放。变更日志机制解析部分则深入分析了其设计机制和性能测试，作为记录系统状态变化的重要组成部分。

flink 0 2024-08-19

Flink使用DataStream API读取Kafka的Scala源码

Apache Flink利用其DataStream API能够轻松读取Kafka消息流，以下是针对Scala语言的详细实现代码。

flink 0 2024-08-19

Apache Flink实时数据处理框架详解

Apache Flink作为一款强大的实时大数据计算框架，以其批流一体、高容错性、高吞吐低延迟、多平台部署等特性，成为了流处理领域的首选。深入解析了Flink的核心特点、容错机制、高吞吐低延迟的实现、大规模复杂计算以及基本架构。

flink 0 2024-08-19

Flink分布式处理引擎详解

Flink是一款强大的分布式处理引擎，专为无界和有界数据流设计。其核心特性包括批流一体化处理、精密的状态管理和事件时间支持。Flink不仅支持在各种资源管理框架上运行，还能独立部署在裸机集群上，保证系统稳定运行。在实际应用中，Flink适用于事件驱动的反欺诈系统、实时数据分析和媒体流推荐等场景。

flink 0 2024-08-18

高性能实时动态规则管理系统（V2版本）

高性能实时动态规则管理系统（V2版本）的视频教程资源，包含视频、源码、文档及虚拟机下载，内容完备。

flink 0 2024-08-17

实时计算UDF函数倒排

在实时计算中，UDF函数的倒排是一个重要考量因素。

flink 0 2024-08-17

Flink社区专刊S3-实时即未来的完整指南.pdf

Flink社区专刊S3-实时即未来，详尽介绍了flink1.9的革新，内容充实，适合大数据领域。

flink 0 2024-08-15

利用Flink和深度学习模型实现图像分类的技术探索

在当前数字化时代，结合大数据和人工智能技术已成为解决复杂问题的重要手段，尤其是在图像识别和分类领域。深入探讨如何利用Apache Flink这一强大的流处理框架与深度学习模型实时分类垃圾图片。Apache Flink是开源的分布式流处理框架，支持低延迟、高吞吐量的数据处理，提供丰富的API，包括Java、Python等。结合预训练的深度学习模型如卷积神经网络（CNN），可以有效识别各类图片，包括垃圾图片。利用Flink的DataStream API和Python环境，开发者可以轻松构建实时分类作业，处理从各种数据源获取的图片数据流。通过自定义的Operator，结合模型预测和数据处理流程，实现高效的图像分类和处理。

flink 0 2024-08-15

深入理解Flink基础入门指南

Flink基础教程的第一章探讨了选择Flink的原因，第二章详细介绍了流处理架构，第三章深入分析了Flink的应用场景，第四章讨论了时间处理的关键技术，第五章解释了有状态计算的重要性，第六章探讨了批处理在流处理中的特殊作用。

flink 0 2024-08-15

Apache Flink简介与部署步骤详解

Apache Flink是一款先进的开源流处理框架，专为实时和批量数据流处理而设计。其核心特性包括高吞吐量、低延迟以及高可靠性的数据处理服务，支持事件时间处理和“精确一次”的状态一致性。Flink同时支持批处理和流处理任务，具备灵活的窗口操作和状态管理功能，广泛应用于实时数据分析、复杂事件处理、数据管道和ETL等场景。部署Flink集群需要环境准备、下载和解压Flink、配置Flink等多个步骤，确保集群稳定运行。

flink 0 2024-08-14