Structured Streaming A stream is converted into a dynamic table. A continuous query is evalu ...

原創文章，謝絕任何形式轉載，否則追究法律責任！ ​流的世界，有點亂，群雄逐鹿，流實在太多，看完這個馬上又冒出一個，也不知哪個才是真正的牛，據說Flink是位重量級選手，能流計算，還能批處理， 和其他伙伴關系也融洽的很，與HDFS/File/SQL/MQ往來都不在話下，今天我們就來實戰一把 ...

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 ...

個人原創文章，禁止任何形式轉載，否則追究法律責任！ 本文只發表在"公眾號"和"博客園"，其他均屬復制粘貼！如果覺得排版不清晰，請查看公眾號文章。 話說看圖看核心，代碼也得看核心。Flink體系十分龐大復雜，沒個幾十篇文章沒法聊完，核心就是最擅長，做的最好，就像說起百度 ...

前言、flink介紹： 　　Apache Flink 是一個分布式處理引擎，用於在無界和有界數據流上進行有狀態的計算。通過對時間精確控制以及狀態化控制，Flink能夠運行在任何處理無界流的應用中，同時對有界流，則由一些專為固定數據集設計的算法和數據結構進行了內部處理，從而提升了性能 ...

分布式緩存熟悉 Hadoop 的你應該知道，分布式緩存最初的思想誕生於 Hadoop 框架，Hadoop 會將一些數據或者文件緩存在 HDFS 上，在分布式環境中讓所有的計算節點調用同一個配置文件。在 Flink 中，Flink 框架開發者們同樣將這個特性進行了實現。 Flink 提供的分布式 ...

一、流式計算的背景在日常生活中，我們通常會先把數據存儲在一張表中，然后再進行加工、分析，這里就涉及到一個時效性的問題。如果我們處理以年、月為單位的級別的數據，那么多數據的實時性要求並不高；但如果我們處理的是以天、小時，甚至分鍾為單位的數據，那么對數據的時效性要求就比較高。在第二種場景下 ...

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 ...