flink 流式处理

xiaofei
大数据处理
2025-04-05 15:00:42
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今天给大家分享flink大数据流式数据处理框架，其中也会对flink 流式处理的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

1、五种大数据框架你必须要知道
2、flink和spark对比
3、阿里云的flink怎么样?
4、大数据处理框架有哪些
5、大数据的计算框架有哪几种?
6、flink是什么意思?

五种大数据框架你必须要知道

学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。

大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架适用于实时或近实时处理连续的数据流。

（图片来源网络，侵删）

Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛***用。

Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可扩展性和开放性等优点，因此在大数据领域得到了广泛应用。

flink和spark对比

Flink与Spark的对比如下：技术理念： Spark：使用微批来模拟流的计算。数据流以时间为单位被切分为一个个批次，通过分布式数据集RDD进行批量处理，属于伪实时计算。 Flink：基于事件驱动，面向流的处理框架。它基于每个事件进行一行一行的流式处理，是真正的流式计算。

（图片来源网络，侵删）

在并行度配置方面，Flink 显然不如 Spark 直观和易于管理。Spark 提供的 UI 可以清晰展示数据在每个阶段的并行分布情况，用户可以根据集群资源情况和数据分布来合理设置并行度。而 Flink 在这一方面存在明显的不足，使得设置并行度成为一种猜测游戏，且结果往往令人困惑。

综上所述，Spark和Flink在技术理念和时间机制上的不同决定了它们各自适用于不同的场景。Spark适用于需要高效批量处理数据的场景，而Flink则更适合于需要处理大量实时数据的场景。

阿里云的flink怎么样?

阿里云的Flink怎么样？阿里云的Flink是一款强大的分布式处理引擎，主要用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink的功能远不止“数据计算”这么简单。例如，在电商领域，Flink可以实时处理大量日志数据，对用户行为进行分析，如访问量、下单量等，为双十一实时战报大屏提供数据支持。

Flink CDC 0 是一款由阿里云开源的大数据平台发布的实时数据集成框架，它基于数据库日志 CDC（Change Data Capture）技术，结合 Flink 的管道能力与丰富生态，实现高效海量数据实时集成。

阿里巴巴 SARO 平台支持千级应用，日处理 PB 级数据，持续支持双十一活动。字节跳动将大量 Spark SQL 作业迁移至 Flink Batch SQL，显著减少了作业运行时间与 CPU 使用率。快手内部 Flink 作业数量大幅增加，峰值 TPS 达到每秒 13 亿。Shopee 利用 Flink 批任务支持多个项目，每天生成超过 5000 个实例。

它支持大规模离线和实时数据同步，每天处理量达到PB级别，服务众多阿里巴巴业务部门，覆盖国内外21个Region，支持多种异构数据源和复杂网络环境的数据迁移。技术架构与特点旧版架构涉及离线与实时同步，分别依赖于JDBC和Socket MySQL Dump。

Hologres+Flink通过众多的丰富企业级能力，替换开源复杂的各类技术组件，减少多种技术栈学习、多种集群运维、多处数据一致性维护等成本，让企业专注于业务，实现降本增效。

大数据处理框架有哪些

1、学习大数据，以下五种框架是不可或缺的：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink。以下是它们的详细介绍：一：Hadoop大数据框架 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是应用最广泛的大数据工具。它以容错率高和硬件成本低而著称。

2、大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金***开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。

3、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架适用于实时或近实时处理连续的数据流。

4、Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛***用。

5、Samza非常适用于实时流数据处理的业务，如数据跟踪、日志服务、实时服务等应用，它能够帮助开发者进行高速消息处理，同时还具有良好的容错能力。与Storm相比，Samza在处理实时数据时更加高效，同时也提供了更好的容错机制。每个大数据分析框架都有其独特的特点和应用场景。