Apache Flink 社区近年来不断拓展流处理的边界,认识到流处理是构建数据处理应用程序的统一范式,超越了实时分析的范畴。Flink 社区最新的重大举措是对 API 和运行时栈进行重新架构,目标是自然地支持各种分析和数据驱动应用程序,统一批处理和流处理的 API(Table API 和 DataStream API),并构建一个不仅在流处理方面而且在批处理性能方面都处于最先进水平的流式运行时。本次分享将概述上述工作背后的目标和技术,并探讨 Apache Flink 在流处理和“超越流处理”用例中的应用,以及社区为支持用户、应用程序和生态系统增长所做的各种努力。
Apache Flink:从流处理到统一数据处理系统
相关推荐
流数据处理系统
当今的大数据环境中,流数据处理系统成为越来越重要的一部分。随着越来越多的企业试图驾驭充斥我们世界的海量非界限数据集,流数据处理系统终于达到了足够成熟的水平,可以被主流采用。通过这本实用指南,数据工程师、数据科学家和开发人员将学习如何以概念化和平台无关的方式处理流数据。本书扩展自Tyler Akidau的热门博客文章《流数据处理101》和《流数据处理102》,这本书...
kafka
0
2024-09-13
Apache Flink 流处理
Apache Flink 是一个开源框架,使您能够在数据到达时处理流数据,例如用户交互、传感器数据和机器日志。 通过本实用指南,您将学习如何使用 Apache Flink 的流处理 API 来实现、持续运行和维护实际应用程序。
Flink 的创建者之一 Fabian Hueske 和 Flink 图处理 API (Gelly) 的核心贡献者 Vasia Kalavri 解释了并行流处理的基本概念,并向您展示了流分析与传统批处理的区别。
flink
5
2024-05-12
卫生检验数据处理系统演示版
这是一款专为食品和水质检验设计的实用数据处理系统,由本人为本单位开发并持续维护升级。系统已获得成都市金牛区2003年度科技创新一等奖。
本版本为演示版本,记录数限制在200条以内。
Access
5
2024-05-28
大数据处理系统与分析技术综述
首先根据数据处理形式的差异,介绍了不同类型数据的特点及其典型应用场景以及相应的代表性处理系统。总结了大数据处理系统的三大发展趋势。随后,对支持这些系统的大数据分析技术和应用进行了简要综述,包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等,突出了这些技术在理解大数据分析过程中的关键作用。最后,分析了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并提出了可能的应对策略。
算法与数据结构
0
2024-08-08
DPS数据处理系统详细使用指南
DPS是一款功能全面的数据处理、数值计算、统计分析和模型建立软件。与其他同类软件相比,DPS在统计分析和数学模型模拟分析方面表现突出,适用于广泛的应用场景。
统计分析
0
2024-08-11
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。
flink
3
2024-04-28
实用统计分析与DPS数据处理系统教程
本教程阐述实用统计分析方法,并详细说明DPS数据处理系统的使用方法,助您掌握数据分析技能。
统计分析
2
2024-05-19
Hive企业架构及SQL优化详解,打造高效数据处理系统
优化Hive企业架构,提升SQL查询效率,深入解析压缩和分布式缓存的应用,打造高效的数据处理系统。
Hive
4
2024-05-06
大数据流处理系统综述
Storm是一个高容错性的实时计算系统,采用分布式架构处理持续的数据流,同时支持低延迟处理和结果持久化存储。除了作为实时计算系统,Storm还可以作为通用的分布式RPC框架使用。随着大数据技术的发展,Storm在处理数据流中发挥着越来越重要的作用。
Storm
0
2024-08-04