¿Cuándo no deberías usar un Flink?

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¿Cuándo no deberías usar un Flink?

Intente evitar el uso de Flink y opte por otras opciones cuando: Necesita un marco más maduro en comparación con otros competidores en el mismo espacio. Necesita más soporte de API además de los lenguajes Java y Scala.

P. ¿Cómo se llama un grupo de 12 o más vacas?

“Flink” como sustantivo colectivo para un grupo de doce (o más) vacas es, como probablemente habrás deducido, un poco misterioso. Sin embargo, "Flink" se encuentra en Internet y se define de diversas formas como "un grupo de doce vacas", "al menos doce vacas", etc.

P. ¿Cuál es el sustantivo colectivo de ganado?

– La opción 'a' rebaño es el sustantivo colectivo de un grupo de ganado o ganado vacuno.

Adjetivo. flink (flinkare comparativo, flinkast superlativo) que trabaja de manera rápida y precisa; capaz de hacer algo muy rápido y al mismo tiempo con mucha precisión.

Pero Flink es más rápido que Spark debido a su arquitectura subyacente. Pero en lo que respecta a la capacidad de transmisión, Flink es mucho mejor que Spark (ya que Spark maneja la transmisión en forma de microlotes) y tiene soporte nativo para la transmisión. Spark se considera como 3G de Big Data, mientras que Flink es como 4G de Big Data.

Flink es un motor de procesamiento distribuido y un marco de análisis de datos escalable. Puede utilizar Flink para procesar flujos de datos a gran escala y brindar información analítica en tiempo real sobre los datos procesados con su aplicación de transmisión.

Alibaba, el minorista más grande del mundo, utiliza una bifurcación de Flink llamada Blink para optimizar las clasificaciones de búsqueda en tiempo real. Amazon Kinesis Data Analytics, un servicio en la nube totalmente administrado para el procesamiento de transmisiones, utiliza Apache Flink en parte para potenciar su capacidad de aplicación Java.

Memoria total de Flink: solo la memoria consumida por la aplicación Flink Java, incluido el código de usuario pero excluyendo la memoria asignada por JVM para ejecutarlo.

Memoria gestionada. La memoria administrada la administra Flink y se asigna como memoria nativa (fuera del montón). Las siguientes cargas de trabajo usan memoria administrada: los trabajos de transmisión pueden usarla para el backend del estado de RocksDB. Tanto los trabajos de transmisión como los por lotes pueden usarlo para clasificación, tablas hash y almacenamiento en caché de resultados intermedios.

Flink consta de dos componentes, Administrador de trabajos y Administrador de tareas. El administrador de trabajos coordina el trabajo de procesamiento de flujo, gestiona el envío del trabajo y su ciclo de vida y asigna trabajo a los administradores de tareas. Los administradores de tareas ejecutan la lógica de procesamiento de flujo real. Un Flink Cluster se puede ejecutar en modo HA.

Instalación local

  1. Paso 1: Descargar. Para poder ejecutar Flink, el único requisito es tener una instalación funcional de Java 8 u 11.
  2. Paso 2: iniciar un clúster. Flink se envía con un único script bash para iniciar un clúster local.
  3. Paso 3: enviar un trabajo. Las versiones de Flink vienen con una serie de trabajos de ejemplo.
  4. Paso 4: detener el clúster.

Si desea ejecutar Flink localmente en una máquina con Windows, debe descargar y descomprimir la distribución binaria de Flink. Después de eso, puede usar el archivo por lotes de Windows (. bat) o usar Cygwin para ejecutar Flink Jobmanager.

Apache Flink, versiones 1.9. 0 y posteriores, admiten Python, creando así PyFlink. En la última versión de Flink, 1.10, PyFlink brinda soporte para funciones definidas por el usuario de Python para permitirle registrar y usar estas funciones en Table API y SQL.

Para iniciar Flink en modo local desde Windows Batch, abra la ventana de comandos, navegue hasta el directorio bin/ de Flink y ejecute start-local.

Inicie un clúster de Flink local. Verifique la interfaz web de Dispatcher en http://localhost:8081 y asegúrese de que todo esté en funcionamiento. La interfaz web debe informar una única instancia de TaskManager disponible.

Flink proporciona una interfaz de línea de comandos (CLI) bin/flink para ejecutar programas empaquetados como archivos JAR y controlar su ejecución… Selección de objetivos de implementación

  1. HILO. ./bin/flink run –target Yarn-session: envío a un clúster de Flink en YARN que ya se está ejecutando.
  2. Kubernetes.
  3. Ser único:

Configuración del clúster

  1. Copie el directorio flink descomprimido del archivo descargado a la misma ruta del sistema de archivos en cada nodo de su configuración.
  2. Elija un nodo maestro (JobManager) y configure el administrador de trabajos. rpc.
  3. Agregue las IP o nombres de host (uno por línea) de todos los nodos trabajadores (TaskManager) a los archivos esclavos en conf/slaves.

Apache Flink es un marco y un motor de procesamiento distribuido para cálculos con estado sobre flujos de datos ilimitados y acotados. Flink ha sido diseñado para ejecutarse en todos los entornos de clúster comunes, realizar cálculos a velocidad en memoria y a cualquier escala.

Compatibilidad con Java 11 (FLINK-10725) A partir de esta versión, Flink se puede compilar y ejecutar con Java 11. Todos los artefactos de Java 8 también se pueden usar con Java 11.

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