flink开发入门（flink程序开发步骤）

本篇文章给大家谈谈flink开发入门，以及flink程序开发步骤对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、flink实战教程-集群的部署
• 2、flink框架的特点
• 3、Flink架构、原理
• 4、下面哪些是flink架构的组成部分
• 5、《Flink基础教程》pdf下载在线阅读,求百度网盘云资源
• 6、哪位好心人能提供个最新flink视频学习教程,感谢?

flink实战教程-集群的部署

1、Flink Session Cluster集群部署模式也称为session mode。该模式集群会预先启动、长时间运行，并且能够接收多个job提交运行。也就是提交到集群的job共享一套flink runtime cluster(JobManager和TaskManager)。

2、预先构建 Flink 集群，且该集群长期处于运行状态，但不能自动扩缩容 。用户通过 client 提交作业到运行中的 JobManager，而 JobManager 将任务分配到运行中的 TaskManager。Flink 集群是预先启动运行的。

3、把Flink的任务提交到Yarn两个部署模式，一个是 session模式，一个是per job模式。

4、其中JobManager内部主要功能组件如下：一个Flink Cluster至少有一个JobManager，在高可用部署模式下，可以有多个JobManager，但是只能有一个JobManager为leader，其它都为standby。

flink框架的特点

1、高吞吐量和低延迟：Flink 框架能够处理大规模数据流，并且具有高吞吐量和低延迟的特性。这意味着它可以处理大量的数据，并且可以在很短的时间内完成数据处理任务。

2、Flink 是一个流处理框架，支持流处理和批处理，特点是流处理有限，可容错，可扩展，高吞吐，低延迟。

3、技术理念不同：Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算，基于Micro-batch，数据流以时间为单位被切分为一个个批次，通过分布式数据集RDD进行批量处理，是一种伪实时。

4、Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。

Flink架构、原理

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。

内存处理：Flink使用内存来存储中间结果，这大大提高了处理速度和效率。通过将数据存储在内存中，Flink可以快速检索和处理数据，而无需等待磁盘I/O或网络传输。

Flink***用Master-Sl***e架构，其中JobManager作为集群Master节点，主要负责任务协调和***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。

下面哪些是flink架构的组成部分

1、Flink***用Master-Sl***e架构，其中JobManager作为集群Master节点，主要负责任务协调和***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。

2、Flink的核心组件是数据流图（DataFlowGraph），它可以将数据流图中的每个节点分配给不同的计算节点进行并行处理。Flink还提供了包括机器学习库MLlib、图计算库GraphX等在内的多个库。

3、Flink也是典型的master-sl***e分布式架构。Flink的运行时，由两种类型的进程组成：Client： Client不是运行时和程序执行的一部分，它是用来准备和提交数据流到JobManagers。之后，可以断开连接或者保持连接以获取任务的状态信息。

4、Flink框架的主要特点包括： 流处理：Flink是一个流处理引擎，专门为处理连续、动态的数据流而设计。这意味着它可以实时分析大量的数据流，而无需等待数据的完整批次。

5、(2)大数据架构。例如开源的Hadoop生态体系，Hive、Spark、Storm、Flink等。第三层；业务系统架构(1)通用软件系统。例如最常用的办公软件、浏览器、播放器等。(2)离线业务系统。

6、流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。流式计算框架可以实时接收和处理数据，根据需要输出结果。典型的流式计算框架包括Apache Flink、Apache Storm、Apache Samza等。

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这种模式我们一般是在用IDE调试程序的时候用到，当我们在本地用IDE开发程序的时候，执行main方法，flink会在本地启动一个包含jobmanager和taskmanager的进程的minicluster，程序运行完成之后，这个cluster进程退出。

当下主流的框架包括：Apache Samza， Apache Storm， Apache Spark Streaming以及最近一年风头正劲的Apache Flink。

但既然是荐数据科学方面的书，我这里就不提R/Python编程基础之类的书了，直接上跟数据科学相关的。R programming如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：R in action：我的R语言大数据101。

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