Apache Flink是一款流处理框架,专为实时数据处理和分析设计。它保证低延迟、高吞吐量和精确一次的状态一致性。Flink的关键特性包括流处理、批处理(作为特殊流处理情况)和事件时间处理。Connectors是Flink连接外部系统的关键组件,如数据库、消息队列或文件系统,用于数据的输入和输出。Flink Connector开发涉及Connector概述、Source Connector、Sink Connector、Stateful Processing、Event Time & Watermarks以及Exactly-once Semantics等方面。开发者可通过实现Flink提供的接口自定义数据源和数据接收器,以适应不同系统的需求。
Apache Flink Connector开发详解
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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。
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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。
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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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Flink Oracle CDC Connector 2.3.0
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全平台运行Apache Flink
Apache Flink 具备广泛的适应性,支持在各种环境中运行:
本地环境: 直接在个人电脑上启动 Flink,适用于学习和开发测试。
集群环境:
YARN: 与 Hadoop 集成,利用 YARN 的资源管理和调度功能。
Kubernetes: 在容器化环境中部署和管理 Flink 应用。
云平台: 各大云服务商均提供 Flink 服务,例如阿里云实时计算 Flink 版。
无论选择哪种方式,Flink 都能提供高效、可靠的流式数据处理能力。
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