这份资源深入解析 Flink 框架,涵盖其核心概念、应用场景以及示例代码,帮助您快速掌握 Flink 的精髓。
深入探索Flink:框架解析与示例实践
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演讲内容涵盖:
Flink 处理实时数据流的优势
TensorFlow 在机器学习模型训练和推理方面的能力
Flink 与 TensorFlow 集成的架构和实现细节
如何使用 Flink 和 TensorFlow 构建端到端的机器学习流水线
实际应用
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大数据的定义与特征: 解密大数据的本质,剖析其区别于传统数据的独特属性,例如海量性、多样性、高速性、价值性等。
大数据的发展历程: 回顾大数据的发展轨迹,了解其从萌芽到蓬勃发展的演进过程,以及对社会各领域产生的深远影响。
大数据的关键技术: 探索大数据生态系统中的核心技术,例如分布式存储、分布式计算、数据采集与预处理、数据分析与挖掘等。
大数据的应用领域: 了解大数据在各个行业的应用实例,例如智慧城市、精准营销、金融风控、医疗健康等,感受大数据带来的变革
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执行环境与模式
Flink的执行环境是整个流处理作业的起点,负责作业的编排、任务调度和资源管理。执行环境分为本地模式和远程模式,本地模式适合于开发和调试,而远程模式则支持分布式处理。
核心算子与作业逻辑
算子(Operator)在Flink流处理中承担数据流的转换处理。算子的注册(声明)是定义作业逻辑的关键步骤。
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2. HDFS原理
HDFS将文件分割成块,并将其存储在多个DataNode上,实现数据冗余和容错。HDFS采用数据流的方式访问文件,客户端从NameNode获取数据块的位置信息,然后直接从DataNode读取数据。
3. HDFS文件访问
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ResourceManager (RM): 负责整个集群资源的管理和分配,接收来自各个节点的资源汇报信息,并根据应用程序的请求分配资源。
NodeManager (NM): 负责单个节点上的资源管理和任务执行,定期向RM汇报节点的资源使用情况,并根据RM的指令启动和监控Container。
ApplicationMaster (AM): 负
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