Flink 的编程模型与其他框架比较
Flink 的核心语义和架构模型我们在讲解 Flink 程序的编程模型之前，先来了解一下 Flink 中的 Streams、State、Time 等核心概念和基础语义，以及 Flink 提供的不同层级的 API。Flink 核心概念Streams（流），流分为有界流和无界流。有界流指的是有固定大小，不随时间增加而增长的数据，比如我们保存在 Hive 中的一个表；而无界流指的是数据随着时间增加而增....
Flink编程模型
（1）Flink处理的数据集类型任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录，所有这些数据都形成一种流。数据可以被作为 无界 或者 有界 流来处理。有界数据集：有界数据集具有时间边界，在处理过程中数据一定会在某个时间范围内起始和结束，有可能是一分钟，也有可能是一天内的交易数据。对有界数据集的数据处理方式被称为批计算。无界数据集：数据从一....
带你读《Flink原理、实战与性能优化》之三：Flink编程模型
点击查看第一章点击查看第二章 第3章 Flink编程模型本章将重点介绍Flink编程模型中的基本概念和编写Flink应用程序所遵循的基本模式。其中，包括Flink支持的数据集类型，有界数据集和无界数据集的区别，以及有界数据集和无界数据集之间的转换。同时针对无界和有界数据集的处理，将介绍Flink分别提供对应的开发接口DataStream API和DataSet API的使用。然后介绍Flink程....
Flink-数据流编程模型
1、抽象等级 Flink提供了不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。1) 低层级的抽象最低层次的抽象仅仅提供有状态流。它通过Process函数嵌入到DataStream API中。它允许用户自由地处理来自一个或多个流的事件，并使用一致的容错状态。此外，用户可以注册事件时间和处理时间回调，允许程序实现复杂的计算。 2) 核心API 在实践中，大多数应用程序不需要上面描述的低级抽象，而是对核心AP....
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