flink大数据处理流

xiaofei
大数据处理
2025-02-07 08:45:28
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简述信息一览：

1、批处理,流处理,批流一体?傻傻分不清
2、Flink流处理API代码详解,Source、Transform、Sink,Flink学习入门(二...
3、大数据面试题汇总之Flink

批处理,流处理,批流一体?傻傻分不清

在大数据处理的世界里，批处理、流处理和批流一体是三种不同的处理方式，以Spark和Flink为代表的产品各自展现出独特的优势。批处理，顾名思义，是将大量数据分批处理，Spark***用一次性读取并处理的方式，Flink则是以流处理为基础的批处理，能更好地管理内存和降低延迟。

历史事件是历史上不平常的事情，通常表现为历史现象。例如，1900年的八国联军侵华战争。历史情节则是历史事件的经过、变化，是历史的细节。例如，流放“富农”之女的日记中描述的修建简陋房屋、缺粮、死亡、葬礼等细节。历史现象则是历史事件在发展、变化中所表现的外部形态，其外在表现为历史情节。

（图片来源网络，侵删）

Flink流处理API代码详解,Source、Transform、Sink,Flink学习入门(二...

数据流的源头，Flink支持多种预设数据源，如文件、套接字，但实际生产环境中，Kafka、ES和HDFS更为常用。Kafka Source需注意版本选择和消费offset设置，版本7以上应选择flink-connector-kafka-0.11_11。Transform环节，Flink提供了丰富的算子，包括map、filter、join等，与Spark类似。

数据源是Flink从何处加载待处理数据的关键，通过StreamExecutionEnvironment.addSource（sourceFunction）方法实现数据源的加载。Flink提供了三类预制的数据源，用户也可以自定义数据源，通过实现SourceFunction接口来定制非并发数据源，或实现ParallelSourceFunction或RichParallelSourceFunction接口来实现并发数据源。

Flink程序由stream和transformation组成，实现完整工作示例如下。示例1：筛选未成年人信息 Scala代码如下：执行代码，输出结果如下：Java代码如下：执行程序，输出结果如下：注意：Flink将批处理程序视为流程序的特殊情况，内部视为数据流，适用于流程序和批处理程序。

（图片来源网络，侵删）

在 Flink 中，执行的程序被映射为一个数据流模型。这个模型由一系列操作组成，每一个操作被称为 Operator。Operator 可以分为三类：Source、Transform 和 Sink。Source 是数据的输入点，Sink 是数据的输出点，而 Transform 则是中间操作，进行数据的转换、分发等处理。

在Flink的流处理中，数据的读取和写入操作有多种实现途径。主要分为两类：对于数据读取，有两种通用方法：一种是通过继承`RichSourceFunction`类，并重写其父类的方法，适用于Flink的streaming模式。另一种是在官方文档中查找相应的connector，适用于Flink的streaming和dataSet模式。

本文将带你一起学习 Flink 的 Scala 版本，从基础的 WordCount 算法实现开始，逐步深入至更复杂的功能探索，包括批处理、流处理（有界与***）、并行度测试、任务链测试、源-转换-目标（Source Transform Sink）操作、流处理中的窗口（CEP API）和 SQL 查询（TableAPI、SQL API）的使用，以及连接操作。

大数据面试题汇总之Flink

1、Flink是一个分布式流处理框架，支持实时处理和批处理，具有低延迟、高吞吐和高可用性。它提供Java、Scala和Python等多种API，由JobManager、ResourceManager、TaskManager和Dispatcher组成，协同工作以高效处理海量流式数据。

2、**Flink如何保证Exactly-Once Flink通过事件时间（Event Time）来保证Exactly-Once语义。它维护一个watermark，用于判断事件是否已过期，确保每个事件只被处理一次。当数据流中的事件被处理时，Flink会更新watermark，确保后续处理不会重复处理已处理的事件。

3、问题：Flink kafka 连接器特别之处？解Flink 9 版本发布全新 kafka 连接器，无需依赖不同版本，通用连接不同版本 kafka 集群。问题：Flink 内存管理如何？解Flink 使用预分配内存块，大量堆外内存，超内存数据存储到硬盘，实现二进制数据操作的序列化框架。

4、Flink是一个分布式处理引擎，用于处理***和有界数据流的有状态计算。它在大数据领域中作为实时和离线计算引擎，基础构建模块包括流（Streams）和转换（Transformations）。一个数据流从一个或多个Source开始，经过转换，最终在一个或多个Sink结束，类似于有向无环图（DAG）。

5、Flink是一个强大的分布式计算引擎，专为流处理设计，具备流批一体的特性，支持高吞吐、低延迟、容错和大规模复杂计算。数据流是带有时间顺序的事件序列，Flink擅长处理***和有界数据，提供精确的时间控制和有状态计算，通过窗口处理有界数据流，确保数据处理的Exactly-once语义。

6、摘要：本文深入探讨Flink双流Join问题，一个常见且高频面试题。通过对比数据库SQL中的JOIN操作和大数据领域处理方法，引出实时场景下双流JOIN的挑战和解决策略。主要聚焦于Flink的实现原理，包括基于窗口Join、Interval Join以及内部运行机制。

关于flink大数据处理流，以及flink datax的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。

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