flink流批一体实例
您好！您提到的 Flink 是一个流行的开源平台，用于处理实时数据流。Flink 提供了流处理和批处理的统一框架，使得用户可以轻松地在同一个系统中处理批量数据和实时数据。
Flink 的优势在于它的低延迟和高吞吐量，以及它的容错能力和可扩展性。Flink 可以在分布式环境中运行，并且可以从故障中自动恢复，同时还可以通过水平扩展来支持大规模数据处理。
Flink 的应用场景非常广泛，包括实时数据分析、数据流处理、数据转换、数据聚合、数据清洗、数据存储和数据仓库等。
腾讯云提供了 Flink 的托管服务，用户可以在腾讯云上轻松部署和管理 Flink 集群，并且可以通过腾讯云的其他产品和服务与 Flink 集群进行集成，例如腾讯云的对象存储、数据库、CDN 等。腾讯云 Flink 的产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/flink
总之，Flink 是一个非常强大的开源平台，可以满足用户的实时数据处理和批处理需求。腾讯云提供的 Flink 托管服务可以帮助用户轻松地在腾讯云上部署和管理 Flink 集群，并且可以与腾讯云的其他产品和服务进行集成，实现更多的应用场景和业务价值。
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如何将PyFlink性能与Flink + Scala进行比较？因此，Apache是纯流的，而不是Spark的微批，我倾向于选择Apache。但我唯一关心的是PyFlink的性能。PySpark流的延迟会更少吗？它比Scala编写的Flink代码慢吗？在什么情况下更慢？
提前谢谢
浏览 3提问于2021-11-05得票数 1
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最近，我一直在比较火花和Flink的一个全新的项目。在这个项目中，流功能不是那么重要。对~(90) is数据进行批量分析是最重要的。稍后，我将在数据分析中应用ML和数据挖掘。在搜索时，我发现很多文章，演示和视频声称Flink是下一代的分析解决方案。没有多少文章能为火花辩护。另一方面，星火是(或曾经？)非常流行，并广泛部署在非常大的生产系统。我的问题是：对于我的用例来说，流并不重要，我是拥抱Flink还是从Spark2开始？更新，2018年4月，：我们最终选择
浏览 5提问于2017-05-19得票数 3
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风暴式间歇加工
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我对风暴的用例是流处理和批处理。用例2:风暴拓扑应该将元组作为一批元组进行处理。
我使用Kafka作为队列机制来提供Storm拓扑。是否Storm不是这样做的正确框架，因为它是用于流处理的(用例1)。风暴三叉戟对用例#2有帮助吗？
浏览 3提问于2015-09-22得票数 0
我正在使用apache flink 1.10批量计算我的流数据，今天我将我的apache flink kubernetes(v1.15.2) pod从机器1移动到机器2，发现所有提交任务记录和任务列表都消失了重启apache flink的kubernetes pod时，如何保存提交记录和任务列表？我只发现checkpoint persistant，但没有关于任务的。
浏览 4提问于2020-04-30得票数 0
在火花流中，我们设置了几乎实时的微批处理的批处理间隔。在Flink (DataStream)或Storm中，流是实时的，所以我想没有这样的批处理间隔的概念。在卡夫卡，消费者在拉，我想象星火使用批参数从卡夫卡经纪人提取消息，那么Flink和Storm是如何做到的呢？我设想Flink和Storm在一个快速循环中拉出Kafka消息形成实时流源，如果是这样的话，如果我将火花批处理间隔设置为100 as、50 as甚至更小，那么我们是否与Flink或Storm之
浏览 5提问于2016-10-24得票数 7
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在处理了这数百万的事件/数据之后，哪里是保存信息的最佳地方？我看到一个关闭的提到了Parquet格式，但是，默认的是HDFS吗？我关心的是储蓄后(哪里？)如果它是容易的(快！)才能检索到数据？
浏览 3提问于2015-08-11得票数 5
我想将流SQL放在Kafka中，以供Flink for CEP使用。这是一种好方法吗？
我知道动态模式定义在Flink上是不允许的，我需要应用它们可以在无界事件流上更改的规则。因此，我希望Flink执行传入的传感器数据(及其规则)，这些数据对于每个设备都可能是不同的。
浏览 7提问于2017-07-20得票数 1
我有几个Apache (批处理，而不是流)工作流，我的目标是从Flink获得一些自定义指标到Cloudwatch。我很肯定这个过程会是这样的：
在MetricReporter中聚合度量
浏览 1提问于2019-06-26得票数 0
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这是一个关于连接的键控流的非常基本的问题。如果我有两个流，具有共享相同逻辑键的相关事件，并且这些流正在连接(使用键逻辑连接)，并且都以> 1的并行性运行，那么Flink如何保证来自不同流的两个具有相同逻辑键的事件最终在同一并行操作符实例中？Flink将保证患者"JohnDoe“的所有Temperature事件都将在相同的并行操作符实例中结束。假设它以运算符B结束。但是，当Flink接收到"JohnDoe“的H
浏览 79提问于2018-06-03得票数 0
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我使用的是Flink v1.4.0。我使用如下代码所示的Kafka FLink Consumer来使用Kafka主题中的数据：properties.setProperty
浏览 6提问于2018-01-25得票数 3
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流处理和批处理
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由于批处理的延迟是在累积特定数目的数据时产生的，我是否可以将“一的大小”的批处理视为流处理？或者当运算符进行计算时还有其他的区别吗？例如，如果我将基于火花的程序的批处理大小设置为1，是否可以使其延迟降低到flink？我的一种想法是:对于流处理，如果处理了前一个操作符，一个数据流就会从前一个操作符流到后一个操作符，但是对于批处理过程，只有在操作符处理完一个数据之后，它才能接受另一个数据。流处理中的流水线似乎是加速的关键。
我的解释正确吗？如果错了，对我的问题有什么适当的解释。
浏览 9提问于2022-11-14得票数 0
我正在使用kafka、->、flink、->弹性搜索在java中开发poc项目。{"stateA":54, "stateB":100, ...为了每秒接收流，我正在考虑使用flink的time windows
问题是，我需要有状态对象，其中包含关于guid->previous-s
浏览 2提问于2016-06-15得票数 2
在Flink文档中的任何地方，我都看到状态是映射函数和工作人员的独立状态。在独立的方法中，这似乎是强大的，但是如果Flink在集群中运行呢？Flink能否处理所有工作人员都可以添加数据并查询数据的全局状态？但是，操作符的并行实例之
浏览 0提问于2018-01-31得票数 5
在集成测试中测试flink mini集群上的流时，我遇到了一个问题。该流映射一个生成的Avro Java类( SpecificRecord )。 流作业是用Scala编写的。flink运行时正在崩溃，因为它无法实例化org.apache.flink.formats.avro.utils.AvroKryoSerializerUtils 下面是堆栈跟踪： stack: java.lang.ClassCastExceptionnot instantiate org.apach
浏览 38提问于2020-09-25得票数 0
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我很难理解流，以工作计数为例，对于卡夫卡这样的无限源，“和”到底是做什么的？Types.LONG)) .sum(1);
我的意思是，用keyBy(0).
浏览 1提问于2019-03-06得票数 0
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在我的项目中，我希望在执行流之前访问Flink User Classloader。在流执行之前，我一直在实例化自己的Classloader以反序列化类(尽我最大的努力避免与多个类加载器相关的问题)。如果我可以访问Flink User类加载器并使用它，这个问题就可以解决，但是我没有看到在"RichFunctions“()之外这样做的机制，因为它要求流正在运行。
这里的任何指导都将不胜感激。
浏览 2提问于2018-08-09得票数 8
据我所知，处理Kafka流的状态在内存、磁盘或Kafka主题中都是本地的，因为所有的输入数据都来自一个分区，其中所有的消息都是由一个定义的值键控的。如果是这样的话，您有另一个Streams实例来计算结果。如图所示：Flink到底在哪里存储它的状态？Flink是否也可以在本地存储状态，或者总是将它们发布到所有实例(任务)？是否可以将Flink配置为将状态存储在Kafka代理中？
浏览 0提问于2019-02-10得票数 3
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用于业务逻辑类的Apache
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我正在使用flink datastream Map函数来处理收到的kafka消息，但是flink期望我的所有业务对象都是可序列化的。Flink期望TestRequestListener及其所有依赖项都是可序列化的。我的用法正确吗，我在使用flink correclty吗？
浏览 2提问于2022-01-30得票数 0
我需要我的Flink作业从Source Function的本地实例读取，并在单元测试代码本身而不是流中每次修改Source Function实例的数据时进行更新。results.eurRate == 98.87;
When: src.sendData("GOOG", 300);
Assert: results.eurRate == 245.95; 在Flink
浏览 36提问于2020-12-17得票数 1
我的例子是消息，而不是流，但为了可伸缩性，我正在考虑将其插入Spark或Flink，但无法理解这些扩展:我的应用程序，当Spark/Flink的一部分读取了Kafka的一些数据，然后退出或继续阅读吗？那么，Spark/Flink将如何决定他们必须生成更多的我的应用程序实例来提高吞吐量呢？
谢谢!
浏览 4提问于2017-09-20得票数 0
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