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togaf是什么

TOGAF认证是由国际标准权威组织THE OPEN GROUP指定的一套架构框架，属于国际认证。

TOGAF，是开放群组企业架构框架（The Open Group Architecture Framework）的缩写，是一个被世界领先组织用以提升业务效率，并已得到验证的方法和框架。

TOGAF就是基于TAFIM开发的，并基于此框架，美国国防部又进一步开发出了DoD TRM、C4ISR，以及最新的DoD AF( DoD Architecture Framework)。

TOGAF是由国际标准权威组织THE OPEN GROUP指定的一套架构框架。考试分中文、英文考试两种。并有Foundation基础级和Certified从业者级两个级别。如果不参加培训和没有togaf企业架构经验的学员考取证书会有一定难度。

1、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。

2、第二点要注意的是，默认情况下，Flink允许子任务共享slot，即使它们是不同人物的子任务。这样的结果是，一个slot可以保存作业的整个管道。Task Slot是静态的概念，是指TaskManager具有并发执行能力。

3、整个flink的架构简单的说是中心控制（jobManager）+ 多点分布执行（taskManager）弹性的资源分配主要来自于taskManager的有效管理和配置。在启动flink 之前，在核心的配置文件里面，需要指定两个参数。

4、经过这套分布式架构的改进，Flink可以原生地跑在Hadoop Yarn和Kubernetes这两个最常见的资源管理系统之上。同时将Flink的任务调度从集中式调度改为了分布式调度，这样Flink就可以支持更大规模的集群，以及得到更好的资源隔离。

5、Spark Streaming、Flink 的做法都是基于 checkpoint 机制对 Master 节点的状态进行备份，异常发生时需要基于上一次的状态备份进行恢复。

技术理念不同：Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算，基于Micro-batch，数据流以时间为单位被切分为一个个批次，通过分布式数据集RDD进行批量处理，是一种伪实时。

flink在性能上也标新很好，流式计算延迟比spark少，能做到真正的流式计算，而spark只能是准流式计算。而且在批处理上，当迭代次数变多，flink的速度比spark还要快，所以如果flink早一点出来，或许比现在的Spark更火。

二者的不同：Flink在进行集合的迭代转换时可以是循环或是迭代计算处理。flink的流式处理的是真正的流处理。流式数据一旦进入就实时进行处理，这就允许流数据灵活地在操作窗口。

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。

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是一个低延迟、高吞吐、统一的大数据计算引擎。在阿里巴巴的生产环境中，Flink的计算平台可以实现毫秒级的延迟情况下，每秒钟处理上亿次的消息或者事件。同时Flink提供了一个Exactly-once的一致性语义。保证了数据的正确性。

第二点要注意的是，默认情况下，Flink允许子任务共享slot，即使它们是不同人物的子任务。这样的结果是，一个slot可以保存作业的整个管道。Task Slot是静态的概念，是指TaskManager具有并发执行能力。

包含 Reporter 的 jar 必须放到 /lib 文件夹，这样 Flink 就可以访问到这些 jar。

可以通过在 conf/flink-conf.yaml 中设置 metrics.scope.delimiter 键来配置用于标识符的分隔符（默认值：.）。

用与存储数值类型，比如统计数据输入、输出总数量。Gauge：可以用来存储任何类型，前提要实现org.apache.flink.metrics.Gauge接口，重写getValue方法，如果返回类型为Object则该类需要重写toString方法。

为了定义表函数，必须扩展 org.apache.flink.table.function 中的基类 TableFunction 和实现(一个或多个)评估方法。表函数的行为由其评估方法决定。一个评估方法必须声明为public并命名为eval。

窗口中使用metric体现出每秒的数据处理量很低，或停止。此处以flink dashboard为例。dashboard可以在背压这里看到HIGH时，则存在数据反压问题。

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