18flink的本地模式搭建过程

3612 未经授权,禁止转载了解课程
课程介绍
讨论{{interaction.discussNum ? '(' + interaction.discussNum + ')' : ''}}
适合人群
大数据开发者,大数据案例学习者
你将会学到
Flink读取kafka数据保存到redis的解决方案,企业实战应用。
课程简介

大数据发展史:

图片1.png


flink和storm sparkstreaming对比

图片2.png图片3.png

实时框架如何选择

1:需要关注流数据是否需要进行状态管理 

2:At-least-once或者Exectly-once消息投递模式是否有特殊要求 

3:对于小型独立的项目,并且需要低延迟的场景,建议使用storm 

4:如果你的项目已经使用了spark,并且秒级别的实时处理可以满足需求的话,建议使用sparkStreaming

 5:要求消息投递语义为 Exactly Once 的场景;数据量较大,要求高吞吐低延迟的场景;需要进行状态管理或窗口统计的场景,建议使用flink


准对以上知识我们通过flink读取kafka保存到redis方式快速让大家学习flink如何使用,以及我们如何搭建高性能的flink应用,这个课程属于快速实战篇。


flink + kafka + redis 实时计算。



展开更多
发布
头像

{{ item.user.nick_name }} {{ EROLE_NAME[item.user.identity] }}

置顶笔记
讨论图
{{ item.create_time }}回复
  • 删除

    是否确认删除?

    确认
    取消
  • {{ item.is_top == 1 ? '取消置顶' : '置顶'}}

    已有置顶的讨论,是否替换已有的置顶?

    确认
    取消
{{ tag.text}}
头像
{{ subitem.user.nick_name }}{{ EROLE_NAME[subitem.user.identity] }}
{{ subitem.create_time }}回复
删除

是否确认删除?

确认
取消
发布
{{pageType === 'video' ? '讨论区抢占沙发,可获得双倍学分' :'讨论区空空如也,你来讲两句~'}}
发布
{{tips.text}}
{{ noteHeaderTitle }} 笔记{{ hasMyNote ? '我的笔记' : '记笔记' }}
{{ hasMyNote ? '我的笔记' : '记笔记' }}
优质笔记
更新于:{{ $dayjs.formate('YYYY-MM-DD HH:mm:ss', item.last_uptime*1000) }}
头像
{{ detail.username }}

公开笔记对他人可见,有机会被管理员评为“优质笔记”

{{ noteEditor.content.length }}/2000

公开笔记
保存
提问

讲师收到你的提问会尽快为你解答。若选择公开提问,可以获得更多学员的帮助。

记录时间点
记录提问时视频播放的时间点,便于后续查看
公开提问
提交