flink元件擅長什麼
1樓：yhukl雙魚
flink是乙個框架和分散式處理引擎，用於對無限制和有限制的資料進行有狀態的計算。flink被設計為可在所有常見的叢集環境中執行，以記憶體速度和任何規模執行計算。
flink擅長處理無邊界和有界的資料集。對事件和狀態的精確控制使flink的執行時能夠在無限制的流上執行任何型別的應用程式。有鄭弊界流由專門為固定大小的資料集設計的演算法和資料結構在內部進行處理，從而產生出色的效能。
部署flink應用程困清序時，flink會根據應用程汪叢前序配置的並行性自動識別所需的資源，並向資源管理器請求它們。如果發生故障，flink會通過請求新資源來替換髮生故障的容器。提交或控制應用程式的所有通訊均通過rest呼叫進行。
簡化了flink在許多環境中的整合。
flink旨在執行任何規模的有狀態流應用程式。將應用程式並行化可能在叢集中分佈並同時執行的數千個任務。因此，應用程式幾乎可以利用無限數量的cpu，主記憶體，磁碟和網路io。
並且，flink易於維護非常大的應用程式狀態。它的非同步和增量檢查點演算法可確保對處理延遲的影響降至最低，同時保證一次狀態一致性。
2樓：哇咔咔茜拉啦
nk擅長處理無界和有界資料集。精確控制時間和狀態使flink的執行時能夠在無界流上執行任何型別的應用程式。有界流由演算法和資料結構內部棗團飢處理，或哪這些演算法和資料結構專門針對固定大小的數凳返據集而設計，從而產生出色的效能。
flink系列之flink的應用場景（一）
3樓：溫嶼
dt時代，人們對於資料的要求越來越嚴格，從開始的 大資料 到現在慢慢轉變成 快資料 ，我們很多公司都是基於hadoop生態搭建自己的資料倉儲，將不同源的資料按照一定的 週期 （時/天等）通過 etl （提取，轉換，載入）放到我們的數倉以供分析師使用，但是隨著業務發展，我們不得不面對乙個事實，我們上述做的都屬於批處理，我們的分析師或者我們的業務需要即時的資料，那麼在批處理轉到流計算的時候，我們會面臨很多很多問題，例如低延時、高吞吐、exactly-once、無序問題等等。storm 實現了低延遲，還做不到高吞吐，也不能在故障發生時準確地處理計算狀態；spark streaming通過採用微批處理方法實現了高吞吐和容錯性，但是犧牲了低延遲和即時處理能力，也不能使視窗與自然時間相匹配，並且表現力欠佳。而flink就是目前為止的。
我們扮李在選擇乙個新的技術框架的時候，首先考慮的是他的應用場景，再牛逼的框架沒有應用場景也是一無是處，當然牛逼的框架大多都是基於某乙個或者某一類應用場景而產生，而flink主要應用於以下三個場景：
1.事件驅動型應用。
2.資料分析型應用。
3.資料管道 etl
什麼是事情驅動型應用？
定義：事件驅動型應用是一類具有狀態轎扒的應用，該應用會根據事件流中的 事件 觸發 計算 、 更新狀態 或 進行外部系統操作 。
每條資料（事件）觸發變化。
在說這個之前，先說一下什麼是分析，我們從事資料分析相關行業，有時候經常忘記分析本身到底是什麼，下邊是維基百科對於分析的定義。
看到定義之後，再看我們工作中經常對各種資料按照不同維度拆分來分析資料代表的現象，來更好的理解資料，這是我們做資料分析的本質。
那麼定義首先：
它的主要應用在於對資料集進行操作，重在分析。
典行的資料分析型應用比如今年的疫情，我們會統計每天每地上傳的資訊，然後展示在包括支付寶等平臺。
那事件驅動型應用和資料分析型應用有何本質區別？
簡單總結一下：
資料觸發計算會派發新的動作（狀態/訊息）
資料只是分析不派生新的動作（只是輸出結果）
看到過很多大咖分享自己對於資料倉儲etl的看法，自己也做了一些資料倉儲的工作，但是從來沒有認真總結過，會在下一篇文章總結一下我對etl的認知，也會談一下最近新興起的資料湖的看法。以上。
flink語句中檢查點特性架構層面
4樓：
摘要。親，您好，很高興為您解答<>
在flink中，檢查點特性的架構層面主要由三個元件構成：1. checkpoint coordinator：
負責協調整個檢查點流程的元件。它會通過週期性定時器觸發檢查點，生成檢查點資料，並通過checkpointstorage將資料寫入持久化儲存。同時，checkpoint coordinator還負責壓縮、刪除舊的檢查點資料，以及處理檢查點失敗或超時情況。
2. task：負責實際執行計算任務。
當檢查點操作被啟動時，task會將內部狀態資料非同步傳送到對應的checkpoint coordinator上儲存到檢查點資料中。3. checkpointstorage：
負責持久化儲存檢查點資料的元件。可支援多種第三方分散式檔案系統，如hdfs、s3等。
flink語句中檢查點特性架構層面。
不能作為scala識別符號的。
親，您好，很高興為您解答<>
在flink中，檢查點特性的架構層面主要由三個元件構成：1. checkpoint coordinator：
負責協調整個檢查點流程的元件。型仿談它會通過週期性定時器觸發檢查點，生成檢查點資料，並通過checkpointstorage將資料寫入持久化儲存。同大鬧時，checkpoint coordinator還負責壓縮、刪除舊的檢查點資料，以及處理檢查點失敗或超時情況。
2. task：負責實際執行計算任務。
當檢查點操作被啟動時，task會將內部狀態資料非同步傳送到對應的checkpoint coordinator上儲存到檢查點資料中。3. checkpointstorage：
負責持久化儲存檢查點資料的元件。可支援卜碰多種第三方分散式檔案系統，如hdfs、s3等。
type有兩個點兩邊。
親親，以上三個元件構成了整個flink檢查點特性讓哪如的架構層面。在緩洞flink作業執行過程中，這些元件將協同工作，實現安全坦啟、可靠、高效的資料流處理。
不是呀。親親 ，是什麼呢？
不能作為scala識別符號的。
flink語句中檢查點特性架構層面
5樓：
摘要。親，很高興為您解答，flink 是乙個基於流式資料處理的開源框架，它支援檢查點特性，檢查點的目的是為了保證 flink 程式在故障恢復時資料的一致性。從架構層面來看，flink 的檢查點特性主要涉及以下幾個方面：
1. 狀態持久化： flink 在執行過程中會將各個運算元的狀態資訊儲存到持久化儲存中，如 hdfs 等。
在發生故障時，可以通過讀取這些狀態資訊進行恢復。2. 核心元件：
flink 的檢查點功能由核心元件實現，主要包括提交工作管理員、作業管理器、任務執行器等，保證了整個檢查點過程的正確性和高效性。3. 任務切換：
flink 在進行檢查點的過程中，會對執行任務的執行緒進行切換，將執行執行緒切換到儲存狀態的狀態機上執行。這樣可以保證資料的一致性，並儘量減少資料流的延遲。
親，很高興為您解答，flink 是乙個基於流式資料處理的開源框架，它支援檢查點特性，檢陸神查點的目的是為了保證 flink 程式在故障恢復時資料的一致性。從架構層面來看，flink 的檢查點特性主要涉及以下幾個方面：1.
狀態持衝悉察久化： flink 在執行過程中會將各個運算元的狀態資訊儲存到持久化儲存中，如 hdfs 等。在發生故障時，可以通過讀取這些狀態資訊散茄進行恢復。
2. 核心元件： flink 的檢查點功能由核心元件實現，主要包括提交工作管理員、作業管理器、任務執行器等，保證了整個檢查點過程的正確性和高效性。
3. 任務切換： flink 在進行檢查點的過程中，會對執行任務的執行緒進行切換，將執行執行緒切換到儲存狀態的狀態機上執行。
這樣可以保證資料的一致性，並儘量減少資料流的延遲。
4. 容錯： flink 的檢查點功能具備容錯機制，一旦某世清個任務執行失敗，就可以通過檢查點重新啟動任務，並從上一次的檢查點中恢復狀態資訊，保證了任務的連續性。
同時，flink 還提供了多種故障恢復搜和前策略，如基於時間的策略和異常處理策略等，保證了執行的可棚茄靠性。總之，flink 檢查點特性在架構層面上完善的實現了狀態持久化、核心元件、任務切換和容錯四個方面，從而保證了 flink 在資料處理過程中的高效和可靠性。
古典概型問題！求助，古典概型問題
嚴格地說，古典概率模型的基礎即試驗可重複性是不存在，但是因為某些事情的重現度很高，可以用等概率解釋。該題中說明了投籃的概率，那麼其實是肯定了投籃這件事情的可重複性。你用計算機模擬，反而是誤入歧途，你的假設即用4個等概率結果表示投中，6個等概率結果表示未投中，其實正好符合古典概率模型的適用定義。而且你...
古典概型的問題，古典概型問題
題目的意思是，四個球和四個盒都是不同的，這樣放法一共有4的4次方也就是256種 1 沒有空盒就是沒盒一個，方法是做排列，上面下面都是4，就是24種，概率就是24 256 3 32 1 恰有一個空盒，就只有一個放法，就是一個不放，一個放兩個，剩下兩個各放一個，這樣先選兩個球做組合，就是6，再選一個盒子...
學習毛概的感受，學習毛概的方法
其實沒想象的那麼繁瑣。大學生怎麼學習毛概？一 要準確把握課程的性質 任務和基本內容 參見 課程介紹 部分 要知道學習毛概的意義所在，以及為什麼要學習毛概，應該怎麼學習毛概，要想清楚這些問題。當代大學生要學好毛概需要兩個方面的積累，第乙個方面就是最基本的對課本內容的熟練掌握，還有老師在課堂上講解拓展的...