flink应用场景,flink环境搭建

flink应用场景,flink环境搭建

Flink可以对数据进行实时分析和计算。Flink的应用场景分为以下四类。下面重点对Flink应用场景进行详细讲解。 Tableofcontents1.Real-timedatacalculation2.Monitoringandearlywarning3.Streamingdataanalysis4.Datapipelineapplication1.Real-timedatacalculationReal-timecalculationofvariousdataindicators01ApplicationscenariosFirst,let’sunderstandthearchitectureofFlinkTableStorev0.2(Figure1),Itisfirstandforemostalakestoragethatstores,largeamountsofdatainalow-costandservice-less,way. 文件通过湖存储中的Manifest进行管理，每个Bucket都是一个LSMTR

●ω● Flink的应用场景主要包括：1.流式数据处理：Flink适合实时数据处理场景，比如电商订单实时分析、实时风控、实时广告等。 2.批处理：Flink也可以用于离线批处理领域。在Flink的应用场景中，在实际生产过程中，不断产生大量数据，例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数据、传感器信号、移动终端等。 生成的数据和通信信号数量

(-__-)b Flink主要应用于以下流式数据分析场景：●实时ETL：能够灵活处理数据，实时清洗、合并和结构化数据。 补充离线数据，为实时数据传输提供可计算的通道。 ●实时报表ApacheFlink是一个非常适合流批处理的计算框架。它适合以下场景：事件驱动型，如：信用卡交易、刷单、监控等；数据分析型，如：库存分析、双11屏等；数据管道型，还有

DataPipeline：例如，启动一个Flink实时应用程序，来自数据源（如数据库、Kafka）的数据通过FlinkDataPipeline不断流入数据仓库（数据库或文件系统），或者Kafka消息队列。 2Flink的四大应用场景阿里巴巴在Flink中的应用主要包括实时监控、实时报表、流式数据分析和实时仓库四个模块。 实时监控：1.用户行为警告、应用程序崩溃警告、服务器攻击警告2.用户行为

而Flink是迄今为止最好的答案。 当我们选择一个新的技术框架时，首先要考虑的是它的应用场景。无论框架多么牛逼，没有应用场景也是没有用的。当然，大多数牛逼的框架都是基于某个Flink应用场景的。1． Flink应用场景介绍Flink是一个开源的流处理和批处理框架，具有流延迟、高吞吐量、强容错等特点。 适用于大规模实时数据处理和分析，可以处理事件流、日志、