如何进行Flink原理及架构深度解析

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如今越来越多的企业对数据的实时性要求很高,以电商为例,阿里在双 11 会竖起一面电子屏幕,实时展示淘宝数据, 例如成交额、访问人数、订单量、下单量、成交量等等。 这个电子大屏的背后,就是用到我们所说的数据的 实时处理技术。  
 
当然实时计算也不是完全实时,它一定有一个延时,只不过这个延时非常短。    
 
什么是数据实时处理呢?我个人对数据实时处理的理解为:  

 
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这一个流程线下来,处理数据的速度在秒级甚至毫秒级。  

 
而现阶段,实时处理主要就是用 Flink 技术!  

 
阿里、腾讯、百度、字节跳动、滴滴、华为等众多互联网公司已经将 Flink 作为未来技术重要的发力点。在未来 3 ~ 5 年,Flink 必将发展成为企业内部主流的数据处理框架,成为开发者进入大厂的“敲门砖”。  

 
目前一名具有 3~5 年经验的 Flink 研发工程师,其薪资普遍在 30K 左右,如果你是公司大数据实时计算领域的核心开发人员,那么薪资还会更高。  
 
但是,如果你在大厂面试中遇到这3个 Flink 问题,你将怎么回答?    
 
  • Flink 如何实现 Exactly-once 语义?
  • Flink 时间类型的分类和各自的实现原理?
  • Flink 如何处理数据乱序和延迟?
 
显然,只是接触过,没有深入学习、实际应用是绝对无法回答出来的。    
 
学习 Flink 实时处理技术,关键在于能否接触到真实的数据环境,是否有现成可学习的架构和案例。而大数据中的架构设计、容量规划、性能调优要和具体的业务需求结合起来综合考虑,所以获取这部分经验很难,仅靠自学是无法实现的。    

上述就是小编为大家分享的如何进行Flink原理及架构深度解析了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。


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