01
阿里爲何堅定不移地選擇Flink?
Spark和Flink都具有流和批處理能力,但是他們的做法是相反的。Spark Streaming是把流轉化成一個個小的批來處理,這種方案的一個問題是我們需要的延遲越低,額外開銷佔的比例就會越大,這導致了Spark Streaming很難做到秒級甚至亞秒級的延遲。Flink是把批當作一種有限的流,這種做法的一個特點是在流和批共享大部分代碼的同時還能夠保留批處理特有的一系列的優化。
支持高效容錯的狀態管理,保證在任何時間都能計算出正確的結果;
同時支持高吞吐、低延遲、高性能的分佈式流式數據處理框架;
支持事件時間(Event Time)概念,事件即使無序到達甚至延遲到達,數據流都能夠計算出精確的結果;
輕量級分佈式快照(Snapshot)實現的容錯,能將計算過程分佈到單臺並行節點上進行處理。
02
Flink在千億級海量數據場景的最佳實戰
迴歸業務,在千億級海量數據實時處理場景中,Flink如何落地應用?如何設計Flink StateBackend ?Flink兩階段提交核心源碼有哪些?海量大數據去重普適架構又該怎麼做?
碰巧我和前58技術委員會主席孫玄(江湖人稱“玄姐”)聊過關於Flink的問題,玄姐認爲:對數字化轉型的公司來說,公司的業務可以分爲兩類:一類是OLTP型的業務,一類是OLAP型的業務。當今的大數據架構師需要掌握大數據採集、大數據ETL、大數據計算、大數據存儲、大數據建模、大數據智能分析等多項技術能力,其中最核心的就是以Flink爲首的大數據計算引擎。
計算引擎是整個大數據生態非常重要的一環,根據業務需求不同,大數據計算又分爲離線批量計算和在線實時計算。比如基於MapReduce的海量計算屬於離線計算範疇;基於ClickHouse的計算屬於實時在線計算範疇。Flink就是一款既支持離線批量計算又支持實時在線計算引擎,無疑大數據開發/架構師必須具備的核心技能。
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我爲什麼推薦給你這門課
前58技術委員會主席玄姐的技術實力和思維模型可謂有口皆碑,這次聯手58到家CTO沈劍老師打造多線程編程與超高併發應用實戰課程,目的就是爲了讓大家3天掌握千億級企業大數據計算引擎Flink State架構設計這一難啃知識點,入職大廠不是夢!
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掌握千億級企業大數據計算引擎Flink核心技術設計(State/Checkpoint等)以及案例深度實踐,能夠知其然知其所以然;
深度掌握Flink 最具特色的State功能,能夠以不變應萬變;
掌握千億級企業大數據計算引擎Flink 兩階段提交設計以及去重普適架構設計實踐,能夠應用自如;
掌握千億級企業大數據計算引擎Flink企業級多業務場景整合Redis/HBase/Kafka的真實案例實踐,夠快速實現企業級複雜實時需求;
掌握千億級企業SQL on Stream架構設計與企業真實實踐,能夠做到舉一反三。
哪些人羣適合學習
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如果你是一名:
大數據開發工程師
數據倉庫工程師
後端開發工程師(Java/Go/C++/PHP/Python等語言方向)
架構師(大數據/雲原生/平臺/系統/業務等方向)
分佈式系統開發工程師
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