Apache Flink流式處理
花了四小時，看完Flink的內容，基本了解了原理。 挖個坑，待總結后填一下。 2019-06-02 01:22:57等歐冠決賽中，填坑。 一、概述 storm最大的特點是快，它的實時性非常好（毫秒級延遲）。為了低延遲它犧牲了高吞吐，並且不能保證exactly once語義。 在低延遲和高 ...
原文：flink 流式處理中如何集成mybatis框架
flink 中自身雖然實現了大量的connectors，如下圖所示，也實現了jdbc的connector，可以通過jdbc 去操作數據庫，但是flink jdbc包中對數據庫的操作是以ROW來操作並且對數據庫事務的控制比較死板，有時候操作關系型數據庫我們會非常懷念在java web應用開發中的非常優秀的mybatis框架，那么其實flink中是可以自己集成mybatis進來的。 我們這里以flin ...
2019-11-19 17:32 0 1669 推薦指數：
相關推薦
流式處理框架對比
分布式流處理是對無邊界數據集進行連續不斷的處理、聚合和分析的過程，與MapReduce一樣是一種通用計算框架，期望延遲在毫秒或者秒級別。這類系統一般采用有向無環圖(DAG)。DAG是任務鏈的圖形化表示，用它來描述流處理作業的拓撲。在選擇不同的流處理系統時，通常會關注以下幾點： 運行時 ...
Storm，Spark和Flink三種流式大數據處理框架對比
storm、spark streaming、flink都是開源的分布式系統，具有低延遲、可擴展和容錯性諸多優點，允許你在運行數據流代碼時，將任務分配到一系列具有容錯能力的計算機上並行運行,都提供了簡單的API來簡化底層實現的復雜程度。 Apache Storm 在Storm中，先要設計一個用於 ...
「Flink」理解流式處理重要概念
什么是流式處理呢？ 這個問題其實我們大部分時候是沒有考慮過的，大多數，我們是把流式處理和實時計算放在一起來說的。我們先來了解下，什么是數據流。 數據流（事件流） 數據流是無邊界數據集的抽象 我們之前接觸的數據處理，大多都都是有界的。例如：處理某天的數據、某個季度的數據等 無界 ...
流式處理新秀Flink原理與實踐
隨着大數據技術在各行各業的廣泛應用，要求能對海量數據進行實時處理的需求越來越多，同時數據處理的業務邏輯也越來越復雜，傳統的批處理方式和早期的流式處理框架也越來越難以在延遲性、吞吐量、容錯能力以及使用便捷性等方面滿足業務日益苛刻的要求。 在這種形勢下，新型流式處理框架Flink通過創造性地把現代 ...
Flink流處理-Flink集成Kafka
FlinkKafkaConsumer FlinkKafkaProducer ...
Storm：最火的流式處理框架
伴隨着信息科技日新月異的發展，信息呈現出爆發式的膨脹，人們獲取信息的途徑也更加多樣、更加便捷，同時對於信息的時效性要求也越來越高。舉個搜索場景中的例子，當一個賣家發布了一條寶貝信息時，他希望的當然是這個寶貝馬上就可以被賣家搜索出來、點擊、購買啦，相反，如果這個寶貝要等到第二天或者更久才可以被搜出 ...
storm：最火的流式處理框架
本文出處：www.cnblogs.com/langtianya/p/5199529.html 伴隨着信息科技日新月異的發展，信息呈現出爆發式的膨脹，人們獲取信息的途徑也更加多樣、更加便捷，同時對於信息的時效性要求也越來越高。舉個搜索場景中的例子，當一個賣家發布了一條寶貝信息時，他希望的當 ...