Flink大数据计算的机遇与挑战

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Flink大数据计算的机遇与挑战

Ververica 2019-04-25 17:06:26 浏览709
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作者: 王绍翾(大沙)

本文来自于王绍翾在2018年08月11日Flink China Meetup。
王绍翾,花名“大沙”,加州大学圣迭戈分校计算机工程的博士,Apache Flink Commiter。目前在阿里负责Flink平台以及生态的一些工作。

本文内容如下:

流计算核心技术

Flink是德国data Artisans创造的,早期Flink主要是做偏批计算的,但是Spark在批处理上已经有一定优势,正面竞争没什么意义,于是改变方向,基于chandy-lamport算法开始做流计算,完成后完美的解决了低延迟问题和状态管理。

低延迟,快速容错

低延迟是Flink源生的,当然保证了快速容错。大数据计算中job总是会失败,所以需要能够快速的恢复。如果平时延迟很低,但是job一失败,恢复几分钟,肯定是无法接受的。

通用的API,易用性

Flink有

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