flink入门与实战

简述信息一览：

• 1、Flink:特性、概念、组件栈、架构及原理分析
• 2、在flink中哪个是基于批处理的图计算库
• 3、Flink架构、原理
• 4、flink框架是什么
• 5、阿里巴巴是用的什么服务器阿里巴巴是用的什么服务器的
• 6、农业银行神荼是什么意思

Flink:特性、概念、组件栈、架构及原理分析

1、组件栈 Flink是一个分层架构的系统，每一层所包含的组件都提供了特定的抽象，用来服务于上层组件。

2、Flink从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是***的； 批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。

3、对于分析类任务，Flink提供了类似SQL的查询，图形化处理，以及机器学习库，此外还支持内存计算。Flink能很好地与其他组件配合使用。如果配合Hadoop 堆栈使用，该技术可以很好地融入整个环境，在任何时候都只占用必要的资源。该技术可轻松地与YARN、HDFS和Kafka 集成。

4、Flink Apache Flink是一个用于处理实时大数据和流数据的框架，具有高性能、高吞吐量的特点。Flink支持批处理和流处理，以及高性能的状态管理和分布式计算能力。Flink广泛应用于实时计算、机器学习和数据集成等领域。这些大数据框架各有优势，适用于不同的应用场景和需求。

在flink中哪个是基于批处理的图计算库

1、Apache Storm：是一个分布式实时计算系统，可以处理高速数据流并实时分析。Apache Beam：是一个统一的编程模型，用于构建批处理和流处理数据管道，可以在多种执行引擎上运行，例如Apache Flink、Apache Spark等。Samza：是一个分布式流处理框架，由LinkedIn开发并开源。

2、因人而异。ApacheQ Flink是一个面向分布式数据流处理和批数据处理的开源计算平台，可以对有限数据流和无限数据流进行有状态计算，即提供支持流处理和批处理两种类型的功能。Flink特点：批流统一。支持高吞吐、低延迟高性能的流处理，支持有状态计算的Exactly-Once语义。

3、Apache Flink是目前市场最受关注的流计算处理引擎，相较于Spark Streaming的依托Spark Core实现的微批处理模型，Flink是一个纯粹的流处理引擎，其基于操作符的连续流模型，可以达到微秒级别的延迟。Flink实现了流批一体化模式，实现按照事件处理和无序处理两种形式，基于内存计算。

4、针对日志数据，由Flume来进行统一收集，并发送至kafka。消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。 计算层 Flink 有了源数据，在 计算层 经过Flink实时计算引擎做一些加工处理，然后落地到存储层中不同存储介质当中。

5、所以目前（伪实时维度表）准备在当天24点产出，当天的维度表给第二天实时公共层使用，即T-1的模式。伪实时维度表的计算逻辑参考离线维度表，但是为了保障在24点之前产出，需要简化一下离线计算逻辑，并且去除一些不常用的字段，保障伪实时维度表可以较快产出。

Flink架构、原理

1、在JobManager端，会接收到Client提交的JobGraph形式的Flink Job，JobManager会将一个JobGraph转换映射为一个ExecutionGraph，ExecutionGraph是JobGraph的并行表示，也就是实际JobManager调度一个Job在TaskManager上运行的逻辑视图。

2、在Flink整个软件架构体系中，统一遵循了分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。整个Flink的架构体系可以分为三层：Deployment层： 该层主要涉及了Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standalone/YARN），云（GCE/EC2），Kubernetes等。

3、当用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群中处理，所以Client需要从用户提交的Flink程序配置中获取JobManager的地址，并建立到JobManager的连接，将Flink Job提交给JobManager。

4、Flink***用Master-Slave架构，其中JobManager作为集群Master节点，主要负责任务协调和资源分配，TaskWorker作为Salve节点，用于执行流task。除了JobManager和TaskManager，还有一个重要的角色就是Client。Client虽然不是Flink Cluster 运行态的一部分，但也是Flink重要组件之一，用来提交流任务。

flink框架是什么

1、Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。

2、flink框架是什么 Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架，它用于构建大规模数据流和离线处理应用程序。Flink 提供了一个高效的分布式计算引擎，能够在多核和集群环境中处理实时数据流，并且能够同时处理大规模数据集。

3、Flink其实就是Apache Flink，是一款业内非常火的大数据产品，由Apache软件基金会开发，核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Apache Flink是个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。

4、Flink是什么 Java Apache Flink是一个开源的分布式，高性能，高可用，准确的流处理框架。支持实时流处理和批处理。

5、Flink是一个基于流计算的分布式引擎，以前的名字叫stratosphere，从2010年开始在德国一所大学里发起，也是有好几年的 历史 了，2014年来借鉴了社区其它一些项目的理念，快速发展并且进入了Apache顶级孵化器，后来更名为Flink。

阿里巴巴是用的什么服务器阿里巴巴是用的什么服务器的

目前，包括阿里巴巴所有子公司在内的所有阿里巴巴业务都***用了基于Flink的实时计算平台。同时，Flink计算平台运行在开源的Hadoop集群上。Hadoop的YARN作为资源管理调度，HDFS作为数据存储。所以Flink可以和开源大数据软件Hadoop无缝对接。

在云计算的SaaS、PaaS、IaaS三层架构中，阿里云ECS作为IaaS服务，为用户提供了灵活、可扩展的计算能力。ECS（Elastic Compute Service）是阿里云的核心产品之一，它允许用户无需自购硬件，即可享受到稳定、高性能的云计算服务。这种服务的优势在于其弹性，用户可以根据业务需求快速调整计算资源。

云服务器（Elastic Compute Service，简称ECS）是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的IaaS级别云计算服务。云服务器ECS免去了您***购IT硬件的前期准备，让您像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器，实现计算资源的即开即用。

阿里云服务器（Elastic Compute Service， ECS）是一种处理能力可弹性伸缩的计算服务，其管理方式比物理服务器更简单高效。阿里云服务器适用范围：适用于社区网站、企业***、门户网站、电子商务网站、SAAS应用（如：在线ERP，CRM，OA，HR）、游戏类应用等。

阿里云用的什么服务器？用的阿里云服务器，在购买云服务器后，获取云服务器时间缩短到10-15分钟。当计算资源需求发生改变时，可以按照阿里云网站提供的资源套餐随时进行计算资源的提升。

以下内容来自于淘宝网的：开源绿色计算 主要用在CDN的节点服务器上，可以点进去了解更多 随着淘宝用户数和访问量的增加，网络上部署的服务器数量也在不断的增长。为了保障用户体验，淘宝在全网部署了几十个用于加速的WebCache节点，服务器的数量达到数千，其每天消耗的电量非常惊人。

农业银行神荼是什么意思

1、农业银行神荼是一个反欺诈平台。各公司随着各自的步调，在流计算平台的发展上快慢有所不同，但flink已经成为了业界主流，各互联网公司都有基于flink的流计算处理平台。

2、银监会。农行神荼系统是农业银行推出的保护系统，对银行安全和客户资金安全的防护网，利用技术先进、覆盖面广的电信网络设施，结合腾讯神荼AI技术及大数据分析能力，共同建设宝安区网络欺诈信息预警提醒，归银监会管。

3、银监会。农业银行神荼系统是农业银行下面的系统，农业银行归银监会管理，所以神荼系统归银监会管理。中国银行业监督管理委员会成立于2003年4月25日，是国务院直属正部级事业单位。

4、网上贷款平台好下款的平台有：有钱花：有钱花是百度旗下的一款信贷服务产品，口碑一直不错，放贷速度也比较快。能满足日常借钱需求，想借就借，非常方便。最高额度为20万元，1万元借1年日均利息1元起。信用越好，利率越低。

5、因而天下的鬼都畏惧神荼、郁垒。于是民间就用桃木刻成他们的模样，放在自家门口，以避邪防害。后来，人们干脆在桃木板上刻上神荼、郁垒的名字，认为这样做同样可以镇邪去恶。这种桃木板后来就被叫做“桃符”。

关于flink机器学习方法，以及flink入门与实战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。