阿里新一代流式计算引擎 大数据培训Flink学习宝典奉上

第一篇：阿里新一代流式计算引擎 大数据培训Flink学习宝典奉上

阿里新一代流式计算引擎 大数据培训Flink学习宝典奉上

5个月的好程序员大数据培训学习，只是冰山一角，对于大数据职业生涯，我们要走的路还很长。苦是真的，但是活着，身上的责任和梦想就应该去承担、去实现，要微笑的去面对磨砺。

马上就要上战场了，今年毕业生820万，想想都可怕。付出不一定有结果，但是，不付出一定什么都没有！大数据学习内容杂而多，要系统的掌握整体，需要很多的时间。包括Apache官网的各个框架的熟悉，更是需要时间的沉淀。好在遇到了好程序员的负责讲师，整体课程安排也十分科学，以下是我对大数据Flink部分学习的一些总结：

Flink是一个分布式流处理的开源框架，提供准确的结果，即使在无序或迟到数据的情况下也是如此，具有状态和容错能力，可以在保持一次性应用程序状态的同时无缝地从故障中恢复，大规模执行，在数千个节点上运行，具有非常好的吞吐量和延迟特性。

此前，我们讨论了将数据集的类型（有界还是无界）与执行模型的类型（批量与流媒体）进行对齐。下面列出的许多Flink功能对于在无界数据集上计算精确的结果非常重要，并且由Flink的流式执行模型来实现。

Flink保证有状态计算的exactly-once。“有状态的”意味着应用程序可以维护一段时间内已经处理的数据的汇总或汇总，并且Flink的检查点设置机制确保在发生故障时应用程序的状态exactly-once。Flink支持流处理和窗口事件时间semantics。事件时间可以轻松计算事件到达顺序不正确，事件可能延迟到达的流的精确结果。

除了数据驱动的窗口，Flink还支持基于时间，计数或会话的灵活窗口。Windows可以通过灵活的触发条件进行定制，以支持复杂的流模式。Flink的窗口可以模拟数据创建环境的实际情况。

Flink的容错功能是轻量级的，可以让系统保持高吞吐率，同时提供一次性一致性保证。Flink从零数据丢失的故障恢复，而可靠性和延迟之间的折衷可以忽略不计。

Flink能够提供高吞吐量和低延迟（快速处理大量数据）。下面的图表显示了Apache Flink和Apache Storm的性能，完成了需要流式数据混洗的分布式项目计数任务。

Flink的保存点提供了一个状态版本管理机制，可以更新应用程序或重新处理历史数据，而且不会丢失状态，停机时间最短。

Flink设计用于在数千个节点的大型集群上运行，除了独立集群模式之外，Flink还提供对YARN和Mesos的支持。

希望我们能用大数据人工智能去改变这个世界！