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Verstehen Sie die Flink State-Caching-Technologie
Artikeleinführung:Die FlinkState-Caching-Technologie ist eine wichtige Komponente von Flink bei der Datenflussverarbeitung. Sie kann die Leistung und Parallelität von Flink-Anwendungen effektiv verbessern. In diesem Artikel werden wir uns eingehend mit der FlinkState-Caching-Technologie befassen und ihre Anwendung in Flink vorstellen. Einführung in Flink Flink ist eine Streaming-Datenverarbeitungs-Engine, die Echtzeitdaten und Batch-Daten verarbeiten kann. Es ist effizient, skalierbar, zuverlässig und hochgradig konfigurierbar
2023-06-20
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Vergleich zwischen Spark Streaming und Flink
Artikeleinführung:SparkStreaming und Flink sind beide Stream-Verarbeitungs-Frameworks mit unterschiedlichen Funktionen: Programmiermodell: SparkStreaming basiert auf dem SparkRDD-Modell, während Flink über eine eigene Streaming-API verfügt. Statusverwaltung: Flink verfügt über eine integrierte Statusverwaltung, während SparkStreaming externe Lösungen erfordert. Fehlertoleranz: Flink basiert auf Snapshots, während SparkStreaming auf Checkpoints basiert. Skalierbarkeit: Flink basiert auf Stream-Operator-Ketten, während SparkStreaming auf Cluster-Skalierung basiert. In Anwendungsfällen der Echtzeit-Datenaggregation schneidet Flink im Allgemeinen besser ab als SparkStreaming, da es einen besseren Durchsatz bietet
2024-04-19
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Stellen Sie vor, was Apache Flink ist
Artikeleinführung:Apache Flink ist ein Framework und eine verteilte Verarbeitungs-Engine für zustandsbehaftete Berechnungen auf unbegrenzten und begrenzten Datenströmen. Flink läuft in allen gängigen Clusterumgebungen und kann mit Speichergeschwindigkeit und in jedem Maßstab rechnen.
2020-10-20
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So verwenden Sie den dedecms-freundlichen Link-Tag flink
Artikeleinführung:Der freundliche Link-Tag „flink“ in dedecms wird verwendet, um freundliche Links zu erhalten. Sein Ausdruck kann Bilder oder Text sein. Die Syntax von „flink“ ist „{dede:flink row='24' type='image' titlelen="24 " typeid="0"}".
2019-12-24
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Erste Schritte mit PHP: PHP und Flink
Artikeleinführung:PHP ist eine beliebte serverseitige Open-Source-Skriptsprache. Anfängern wird empfohlen, den PHP-Einstiegsleitfaden zu lesen, um die Beziehung zwischen PHP und Flink zu verstehen. PHP ist eine Skriptsprache, die speziell für die Webentwicklung verwendet wird. Es wird häufig für die dynamische Webprogrammierung verwendet, kann aber auch in einer Befehlszeilenmethode geschrieben werden. Darüber hinaus können Entwickler mithilfe von PHP Anwendungen und Erweiterungen erstellen, um deren Funktionalität zu erweitern. Flink ist ein Big-Data-Verarbeitungsframework, das sowohl Echtzeit- als auch Batch-Datenverarbeitung verarbeiten kann. Diese Daten können aus Hadoop-Sets stammen
2023-05-20
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Wie man mit Java eine Flink-basierte Stream-Verarbeitungs- und Stapelverarbeitungsanwendung entwickelt
Artikeleinführung:So entwickeln Sie mit Java eine Flink-basierte Stream-Verarbeitungs- und Stapelverarbeitungsanwendung Zusammenfassung: Flink ist eine verteilte Stream-Verarbeitungs-Engine, die auf Ereigniszeit basiert und auch Stapelverarbeitung unterstützt. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der Java-Sprache eine Flink-basierte Stream- und Stapelverarbeitungsanwendung entwickeln und entsprechende Codebeispiele bereitstellen. 1. Einführung in den Hintergrund Flink ist eine leistungsstarke und zuverlässige Stream-Verarbeitungs-Engine. Sie zeichnet sich durch geringe Latenz und hohen Durchsatz aus und kann eine Vielzahl von Szenarien wie unbegrenzten Datenfluss, Stapelverarbeitung und iterative Berechnungen verarbeiten.
2023-09-21
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Verwenden Sie Flink in der Go-Sprache, um eine effiziente Datenflussverarbeitung zu erreichen
Artikeleinführung:Mit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters ist die Datenverarbeitung zu einem Problem geworden, das in verschiedenen Branchen beachtet und gelöst werden muss. Als leistungsstarkes Datenverarbeitungstool bietet uns das Aufkommen von Flink eine effiziente, zuverlässige und skalierbare Lösung. In diesem Artikel stellen wir vor, wie Sie Flink in der Go-Sprache verwenden, um eine effiziente Datenflussverarbeitung zu erreichen. 1. Einführung in Flink Apache Flink ist eine Open-Source-Plattform für die verteilte Datenverarbeitung. Ihr Ziel ist es, eine effiziente, zuverlässige und skalierbare Möglichkeit zur Verarbeitung großer Datenmengen bereitzustellen.
2023-06-15
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Echtzeit-Stream-Verarbeitung mit Kafka und Flink in Beego
Artikeleinführung:Mit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters müssen wir häufig Echtzeitdaten verarbeiten und analysieren. Die Echtzeit-Stream-Verarbeitungstechnologie hat sich aufgrund ihrer hohen Leistung, hohen Skalierbarkeit und geringen Latenz zu einer gängigen Methode für die Verarbeitung großer Echtzeitdaten entwickelt. In der Echtzeit-Stream-Verarbeitungstechnologie sind Kafka und Flink als gemeinsame Komponenten in vielen Datenverarbeitungssystemen auf Unternehmensebene weit verbreitet. In diesem Artikel stellen wir vor, wie man Kafka und Flink in Beego für die Echtzeit-Stream-Verarbeitung verwendet. 1. Einführung in Kafka
2023-06-22
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PHP implementiert Open-Source-Flink-Echtzeit-Computing
Artikeleinführung:Mit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters hat die kontinuierliche Aktualisierung und Verbesserung groß angelegter Echtzeit-Datenverarbeitungsmethoden große Aufmerksamkeit und Bedeutung auf sich gezogen. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Cloud-Computing- und Container-Technologie hat sich Apache Flink zu einer Echtzeit-Computing-Engine entwickelt, die Streaming-Daten schnell verarbeitet (z. B. einen Algorithmus zwischen Spark und Storm) und auch Stapelverarbeitungsunterstützung bietet. Flink ist eine ereignisgesteuerte Verarbeitungs-Engine, die die unbegrenzte und begrenzte Datenstromverarbeitung unterstützt. Es bietet nicht nur Vorteile hinsichtlich Geschwindigkeit und Durchsatz der Stream-Verarbeitung, sondern übernimmt auch komplexe Aufgaben.
2023-06-18
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Streaming mit Samza und Flink in Beego
Artikeleinführung:Mit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters wird die Nachfrage nach der Verarbeitung großer Datenmengen immer größer, sodass die Stream-Processing-Technologie zu einer der wichtigen Lösungen geworden ist. ApacheSamza und ApacheFlink sind branchenführende Streaming-Verarbeitungs-Frameworks. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Samza und Flink zum Streamen in Beego verwenden. Einführung in das Beego-Framework Beego ist ein auf der Go-Sprache basierendes Web-Framework, das viele Funktionen wie RESTful API, Vorlagenindizierung usw. bereitstellt.
2023-06-23
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Verwenden Sie PHP, um eine groß angelegte Datenverarbeitung zu erreichen: Hadoop, Spark, Flink usw.
Artikeleinführung:Da die Datenmenge weiter zunimmt, ist die Datenverarbeitung in großem Maßstab zu einem Problem geworden, dem sich Unternehmen stellen und das sie lösen müssen. Herkömmliche relationale Datenbanken können diesen Bedarf nicht mehr decken. Für die Speicherung und Analyse großer Datenmengen sind verteilte Computerplattformen wie Hadoop, Spark und Flink die beste Wahl. Im Auswahlprozess von Datenverarbeitungstools erfreut sich PHP als einfach zu entwickelnde und zu wartende Sprache bei Entwicklern immer größerer Beliebtheit. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie und wie PHP für die Verarbeitung großer Datenmengen genutzt werden kann
2023-05-11
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So verwenden Sie Apache Flink für die Stream-Verarbeitung und -Berechnung in der PHP-Entwicklung
Artikeleinführung:Da die Größe und Komplexität der Daten zunimmt, können herkömmliche Stapelverarbeitungs- und Data-Warehouse-Technologien den Anforderungen moderner Unternehmen nicht mehr gerecht werden. Die Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit ist zu einem Ziel geworden, das Datenwissenschaftler und Ingenieure verfolgen. Apache Flink ist eine Stream-Verarbeitungs- und Rechen-Engine, die für die Echtzeit-Datenstromverarbeitung mit hohem Durchsatz, geringer Latenz und Fehlertoleranz verwendet werden kann. In diesem Artikel wird erläutert, wie Flink für die Stream-Verarbeitung und -Berechnung in der PHP-Entwicklung verwendet wird. Was ist ApacheFlink? ApacheFlin
2023-06-25
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