精通Apache Flink必读系列文章 转

2018年08月17日 11:38:25 列国周游 阅读数:284

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Flink是最接近于谷歌Dataflow大数据分析平台的设计的开源分布式计算引擎,其核心设计理念与Spark有很大的不同。

从设计出发点,Flink是一个流计算处理计算引擎,把批处理视为无限流计算的一种特例,Spark是批处理计算引擎,把流处理视为迷你批处理,因为设计上的差异,导致在对处理时延要求高的场景中,Flink更加合适。

从生态上来说,二者都有SQL、机器学习、图计算等基本的组件,但是Spark在丰富程度、成熟度方面比Flink有优势。

关于Flink的资料已经相当多了,笔者就不做画蛇添足写了,要掌握Flink的精妙,必须要了解其底层的基本原理,以下是必读的资料:

理解Flink的设计原则

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Google Stream 102超越了批处理的流处理世界

Flink原理和实现

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理解 Flink 中的计算资源

Flink如何生成ExecutionGraph及物理执行图

Flink 生成StreamGraph

Flink Window的实现原理

Flink中的状态管理

Flink中的反压Back-Pressure

Flink Operator Chain原理

Flink内存管理

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