flinkhbasesource的简单介绍

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聊聊批计算、流计算、Hadoop、Spark、Storm、Flink等等

1、Spark streaming批量读取数据源中的数据，然后把每个batch转化成内部的RDD。Spark streaming以batch为单位进行计算（默认1s产生一个batch），而不是以Tuple为单位，大大减少了ack所需的开销，显著提高了吞吐。

2、大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式、图处理模式。

3、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。

4、常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等。 **Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集。

5、Spark还提供了包括机器学习库MLlib、图计算库GraphX、流处理库Streaming等在内的多个库。Flink：Flink是一个高性能、高吞吐量的分布式流处理框架，它提供了基于流的处理和批处理的功能。

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。

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。

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。

对于分析类任务，Flink提供了类似SQL的查询，图形化处理，以及机器学习库，此外还支持内存计算。Flink能很好地与其他组件配合使用。如果配合Hadoop 堆栈使用，该技术可以很好地融入整个环境，在任何时候都只占用必要的资源。

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。

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。

像Flink 、 Spark Streaming 这类包含状态的实时计算框架，需要恢复 Master 节点的同时还需要对其状态进行恢复，Master 状态信息包含一些必要的配置、以及对 Slave 节点状态管理的信息(如“某个 Slave 节点的状态快照所在的 HDFS 路径”)。

Flink在德语中是快速和灵敏的意思，用来体现流式数据处理速度快和灵活性强等特点。

Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。

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。

理解Flink的容错机制，首先需要了解一下Barrier这个概念：Stream Barrier是Flink分布式Snapshotting中的核心元素，它会作为数据流的记录被同等看待，被插入到数据流中，将数据流中记录的进行分组，并沿着数据流的方向向前推进。

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。这使得Flink在各种实时应用中非常有用，如实时分析、预测分析和异常检测。

Flink采用Master-Slave架构，其中JobManager作为集群Master节点，主要负责任务协调和资源分配，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。

Flink DataSet API：一种用于批处理和流处理的数据集 API，支持迭代式和批处理式的数据处理。Flink YARN：一种用于在 YARN 上运行 Flink 应用程序的组件，支持在 Hadoop 生态系统中进行数据分析和处理。

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