flink通过配置文件连接hbase的简单介绍

Flink:特性、概念、组件栈、架构及原理分析

Flink流处理特性： Flink以层级式系统形式组件其软件栈，不同层的栈建立在其下层基础上，并且各层接受程序不同层的抽象形式。

组件栈 Flink是一个分层架构的系统，每一层所包含的组件都提供了特定的抽象，用来服务于上层组件。

在Flink整个软件架构体系中，统一遵循了分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。

在大数据培训班主要培训内容有：课程内容教学。

从技术架构来看，得益于开源社区技术栈的高丰富度，大数据具体的技术选择非常之多，整体从存算一体到存算分离，也诞生像数据仓库、数据湖乃至湖仓一体等概念。

Flink目前是处理框架领域一个独特的技术。虽然Spark也可以执行批处理和流处理，但Spark的流处理采取的微批架构使其无法适用于很多用例。Flink流处理为先的方法可提供低延迟，高吞吐率，近乎逐项处理的能力。Flink的很多组件是自行管理的。

两台服务器手动部署大数据平台

1、可以的，两台服务器同样的部署方法，域名就行一下智能解析 到两台服务器的IP上。

2、在生产实践应用中，Hadoop非常合适应用于大数据存储和大数据的剖析应用，合适服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支撑PB级别的存储容量。

3、这种部署方式都需要一个前端代理服务器，前端代理有很多是用squid或者nginx做的，超有钱的会用netscaler。

HBase配置文件详解(一)

1、HBase使用与Hadoop相同的配置系统，所有配置文件都位于 conf/ 目录中，需要保持群集中每个节点的同步。在对HBase进行配置，即编辑hbase-site.xml文件时，确保语法正确且XML格式良好。

2、在分布式模式下， 当修改类hbase的配置文件后， 需要同步到集群中的其他节点上。HBase不会自动同步。 可以使用 rsync 、scp 等工具进行同步。 对于大部分配置，需要重启使之生效。 动态参数例外。

3、/hbase/.archive HBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。

4、编辑配置文件 ①/home/hadoop/hbase0.90.5/conf/hbase-env.sh 指定jdk的路径以及hadoop的路径即可。

hbase怎么用?

1、HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop的MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为协调工具。

2、目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非 常多的NoSQL的实现。

3、先导入hbase的相关jar包。再根据api进行操作。

基于Flink的实时计算平台的构建

消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。

实时数据的接入其实在底层架构是一样的，就是从kafka那边开始不一样，实时用flink的UDTF进行解析，而离线是定时（目前是小时级）用camus拉到HDFS，然后定时load HDFS的数据到hive表里面去，这样来实现离线数据的接入。

Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。 Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。

flink配置和内存

在Apache Flink中，taskManager自行管理的内存，避免了JVM原生内存管理的缺陷，本文将详细介绍相关逻辑。Task manager管理的JVM内存主要分为 Network Buffers 、 MemoryManager 和 Free 三个区域。

taskmanager.memory.flink.size TaskExecutor的总Flink内存大小。默认none，非容器配置 taskmanager.memory.framework.heap.size TaskExecutor的框架堆内存大小。

GC的配置：在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数：“此处默认已经添加GC日志。

目前使用flink作为公司主流的实时计算引擎，使用内存作为状态后端，并且固定30s的间隔做checkpoint，使用HDFS作为checkpoint的存储组件。并且checkpoint也是作为任务restart以后恢复状态的重要依据。

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